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

时间: 2024-01-13 21:03:43 浏览: 75
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eeprom.rar_.h_eeprom_pcf8584_sm_单片机 EEPROM

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。
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def img_cut_roi_resize_to_target_black(img_txt_path,result_path): img_total = [] txt_total = [] file = os.listdir(img_txt_path) for filename in file: first, last = os.path.splitext(filename) if last == ".bmp": # 图片的后缀名 img_total.append(first) # print(img_total) else: txt_total.append(first) for img_ in img_total: if img_ in txt_total: filename_img = img_ + ".bmp" # 图片的后缀名 # print('filename_img:', filename_img) path1 = os.path.join(img_txt_path, filename_img) img = cv2.imread(path1) h, w = img.shape[0], img.shape[1] # 直接读取原图的长宽不会失真 img = cv2.resize(img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # resize 图像大小,否则roi区域可能会报错 # plt.imshow('resized_img',img) # 会报错,之后再次查看resize后的图片(已解决) # plt.show() filename_txt = img_ + ".txt" # print('filename_txt:', filename_txt) n = 1 with open(os.path.join(img_txt_path, filename_txt), "r+", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: for line in f: aa = line.split(" ") x_center = w * float(aa[1]) # aa[1]左上点的x坐标 y_center = h * float(aa[2]) # aa[2]左上点的y坐标 width = int(w * float(aa[3])) # aa[3]图片width height = int(h * float(aa[4])) # aa[4]图片height lefttopx = int(x_center - width / 2.0) lefttopy = int(y_center - height / 2.0) # roi = img[lefttopy+1:lefttopy+height+3,lefttopx+1:lefttopx+width+1] # [左上y:右下y,左上x:右下x] (y1:y2,x1:x2)需要调参,否则裁剪出来的小图可能不太好 roi = img[lefttopy:lefttopy + height, lefttopx:lefttopx + width] # 目前没有看出差距 roi = img_resize_to_target_black(roi) # roi = cv2.copyMakeBorder(roi, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255]) # 是将原图长宽各个

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