def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 翻译

这是一个 Python 函数，它的作用是从一张图像中找到中心点的横坐标。

函数的参数是一个二维的图像数组 img，表示需要进行处理的图像。

函数的处理过程如下：

- 使用 shape 方法获取图像的高度（h）和宽度（w）。
- 计算一个感兴趣区域（ROI）的高度 roi_h，这个区域从图像的下部 2/3 处开始，到整个图像底部结束。
- 在这个 ROI 区域内，对图像进行高斯模糊，使用的模板大小为 (15, 15)。
- 对模糊后的图像进行二值化处理，使用的方法是 OTSU 自适应阈值二值化算法。
- 对二值化后的图像进行形态学开运算，使用的模板为 3x3 的矩形结构元素，迭代次数为 3。
- 对处理后的图像进行列方向上的求和操作，得到一个一维数组 x_sum，表示每列中像素值为 255 的像素点个数。
- 使用 NumPy 库中的 where 函数，找到 x_sum 数组中值大于 0 的位置，赋值给 x_point。
- 计算 x_point 数组中第一个和最后一个位置的平均值，得到中心点的横坐标 point_x。
- 返回 point_x。

整个函数的作用是对图像进行预处理和分析，找到图像中心点的横坐标。这个函数可以用于自动驾驶等领域的图像处理。

相关问题

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 转Eigen

#include <Eigen/Core>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int find_center(const cv::Mat& img) {
int h = img.rows;
int w = img.cols;
int roi_h = h * 2 / 3;
cv::Mat roi_img = img(cv::Rect(0, roi_h, w, h - roi_h));
cv::Mat img_blur;
cv::GaussianBlur(roi_img, img_blur, cv::Size(15, 15), 0);
cv::Mat th2;
cv::threshold(img_blur, th2, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);
cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
cv::Mat open_img;
cv::morphologyEx(th2, open_img, cv::MORPH_OPEN, g2, cv::Point(-1, -1), 3);
Eigen::MatrixXi x_sum = Eigen::Map<const Eigen::Matrix<uint8_t, 1, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>>(open_img.ptr(), 1, open_img.total());
std::vector<int> x_point;
for (int i = 0; i < x_sum.cols(); i++) {
if (x_sum(0, i) > 0)
x_point.push_back(i);
}
int point_x = (x_point.front() + x_point.back()) / 2;
return point_x;
}

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

在这段代码中，有几个问题可以被改进。首先，类 `Processor` 中的全局变量 `aco` 可能会导致并发问题，在多进程环境下应该避免使用全局变量。其次，代码中出现了 `time.sleep()`，这会阻塞当前进程并造成性能瓶颈，应该尽量避免使用。

以下是可能的改进方案：

1. 将 `aco` 变量改为实例变量，避免多进程之间的并发问题。
2. 使用 `Queue` 或其他进程间通信机制替代全局变量，避免多进程之间的竞争。
3. 将 `time.sleep()` 改为使用定时器或者事件，避免阻塞进程并提高程序的性能。
4. 在多进程环境中，使用 `if __name__ == '__main__':` 来避免创建子进程时出现递归调用的问题。

以下是修改后的代码示例：

import multiprocessing
from queue import Queue
import time

class Processor():
    def __init__(self):
        self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP'))
        self._aco = 0
        self._queue = Queue()

    def capture_img(self):
        self._aco += 1
        self._cam.stream_on()
        raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image()
        if raw_image is None:
            print("Getting image failed.\n")
            return None
        print("Frame ID: {}   Height: {}   Width: {} Count: {}\n".format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), self._aco - 2))
        numpy_image = raw_image.get_numpy_array()
        if numpy_image is None:
            return None
        img = Image.fromarray(numpy_image, 'L')
        if self._issave:
            picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount)
            self._piccount = self._piccount + 1
            img.save(picfile)
        if self._isshow:
            w, h = img.size
            scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h)
            self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS))
            self._show_cb(self._img)
        self._cam.stream_off()
        return img

    def process_img(self, img):
        return PROC_OK

    def inspect(self):
        print("process2")
        while self._running:
            time.sleep(1)
            self._queue.put("task")

    def rotate(self):
        count = 0
        while self._running:
            v = self._dgl.qpin(ROT)
            if len(v) > 0:
                count = count + sum(v)
                if count > self._inspect_step:
                    self._aco += 1
                    img = self.capture_img()
                    count = count - self._inspect_step
            try:
                task = self._queue.get(block=False)
                if task == "task":
                    print("processing task")
            except:
                pass

if __name__ == '__main__':
    p = Processor()
    p._running = True
    task2 = multiprocessing.Process(target=p.inspect)
    task2.start()
    task1 = multiprocessing.Process(target=p.rotate)
    task1.start()

请注意，这里只是对原始代码的一些修改建议，并不能保证这样的修改能够完全解决问题。在实际环境中，还需要根据具体情况进行调整和优化。