cv2,circle(image cv2,(center x, center y), radius,(128, 256, 128), -1) SyntaxError: invalid syntax 这个报错什么意思怎么改

时间: 2024-10-07 18:03:27 浏览: 30
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041_OpenCV 霍夫找圓(HoughCircles) _ 阿洲的程式教學1

这个报错"SyntaxError: invalid syntax"通常表示你在Python代码中遇到了语法错误。在这个特定的例子中，看起来像是在尝试使用`cv2`库绘制圆形（circle函数），但是提供的参数似乎不符合该函数的标准语法。 `cv2.circle`函数的一般格式应该是这样的： ```python cv2.circle(image, center, radius, color, thickness=-1, lineType=8, shift=0) ``` 其中： - `image`: 需要在其上画圆的OpenCV图像。 - `(center x, center y)`: 圆心的坐标。 - `radius`: 半径。 - `color`: 彩色值，可以是一个三元组（BGR格式）或者一个单一的颜色整数。 - `thickness`: 线宽，默认 `-1` 表示完全填充。 - `lineType`: 线型模式，如8或4。 - `shift`: 对齐偏移，这里一般不需要设置。 你的例子中`(128, 256, 128)`可能是颜色参数，应该放在`color`位置。正确的使用可能会像这样： ```python cv2.circle(image, (center_x, center_y), radius, (128, 256, 128), -1) ``` 检查你的代码，确保所有参数的位置正确，并且没有遗漏必要的括号或逗号。如果还有问题，可能需要查看具体的代码上下文来确定问题所在。
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opencv之轮廓周围绘制矩形框和圆形框实例下载

cv2.circle(image, (int(circle[0][0]), int(circle[0][1])), int(circle[1]), (255, 0, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Output', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这个例子中，input.jpg是...
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Opencv3 绘图操作

cv2.circle(img, (center_x, center_y), radius, (0, 0, 255), 2) 4. **文本**：使用cv2.putText()函数在图像上添加文本。参数包括目标图像、文本字符串、起点坐标、字体、字体大小、颜色、线宽和文本厚度...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('2.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=30, minRadius=5, maxRadius=300) circle = circles[0][0] center = (int(circle[0]), int(circle[1])) radius = int(circle[2]) angle = np.pi / 4 # 45度 point_on_circle = (int(center[0] + radius * np.cos(angle)), int(center[1] + radius * np.sin(angle))) print('圆心坐标:',center) print('圆上一点坐标',int(center[0] + radius * np.cos(angle)) ,int(center[1] + radius * np.sin(angle))) cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, center, 2, (0, 0, 255), 3) cv2.circle(img, point_on_circle, 2, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请修改上述代码。可以在qt界面中显示

cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, center, 2, (0, 0, 255), 3) cv2.circle(img, point_on_circle, 2, (0, 0, 255), 3) # 将图像转换为QImage img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv...

以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat'，代码如下： def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, ...

以下代码出现错误：NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下：@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text,...

能给一个完整的实例吗，比方说以下python代码：import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作（腐蚀和膨胀） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红，绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

image = cv2.imread(b"/root/camera/test/v4l2_cap.jpg", -1) # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = ...

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

修改后的代码如下所示： ... circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles

代码import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageTk import tkinter as tk # 创建白色背景 width = 400 height = 400 img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8) img.fill(255) # 在白色背景上绘制圆形 center = (200, 200) radius = 100 color = (0, 0, 255) thickness = 2 cv2.circle(img, center, radius, color, thickness) # 将图像从OpenCV格式转换为PIL格式 img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_pil = Image.fromarray(img_rgb) # 将PIL图像转换为Tkinter图像 img_tk = ImageTk.PhotoImage(img_pil) # 创建Tkinter窗口并在其中显示图像 root = tk.Tk() label = tk.Label(root, image=img_tk) label.pack() root.mainloop()，出现错误：'PhotoImage' object has no attribute '_PhotoImage__photo'

这个错误可能是由于PhotoImage对象被垃圾回收器清除了。你可以尝试使用全局变量来保存PhotoImage对象，以防止其被垃圾回收。你可以在代码中添加以下两行代码： global img_tk img_tk = ImageTk.PhotoImage...

cv2.circle

cv2.circle(img, center, radius, color, thickness=None, lineType=None, shift=None) 其中，各参数的含义如下： - img：要绘制圆形的图像。 - center：圆心坐标，是一个长度为 2 的元组，表示圆心的 x 和 y ...

Cv2.Circle

cv2.circle(img, center, radius, color, thickness=None, lineType=None, shift=None) 其中，参数含义如下： - img：要绘制圆的图像。 - center：圆心坐标，是一个元组 (x, y)。 - radius：圆的半径...

PYTHON cv2.circle

cv2.circle是OpenCV中的一个函数，用于在图像上绘制圆形。...cv2.circle(img, (256, 256), 100, (0, 0, 255), -1) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.circle参数

2. center：表示圆心位置的元组（x，y）。 3. radius：表示圆的半径。 4. color：表示绘制圆的颜色。它可以是一个整数（灰度值），或者是一个包含3个整数的元组（B，G，R）表示彩色值。 5. thickness：表示绘制圆...

cv2.circle用法

cv2.circle(image, center, radius, color, thickness) 参数说明： - image：要绘制圆形的图像。 - center：圆心的坐标，表示为(x, y)。 - radius：圆的半径。 - color：圆的颜色，可以是一个整数（灰度值）或...

cv2.circle擦除

cv2.circle(mask, center, radius, (255), -1) # 将遮罩层应用于图像，擦除圆形区域 image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) # 显示结果图像 cv2.imshow('Erased Image', image) cv2.waitKey(0) cv2....

OpenCvSharp 编写float CalculateScore(Point2f center, float radius)

Cv2.Circle(mask, center, (int)radius, Scalar.All(255), -1); var circleImg = new Mat(); img.CopyTo(circleImg, mask); // 计算圆形区域的平均灰度 var mean = Cv2.Mean(circleImg, mask); // 计算分数 ...

cv2.circle （）

The cv2.circle() function in OpenCV is used to draw a circle on an image. It takes the following parameters: - img: The image on which the circle will be drawn. - center: The center of the circle, ...

cv2.circle怎么用

cv2.circle(image, center, radius, color, thickness) # 显示图像 cv2.imshow("Circle", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，我们创建了一个500x500大小的黑色图像，然后定义了...

cv2.circle（）

cv2.circle() 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上绘制圆形。它的语法如下： cv2.circle(image, center, radius, color...使用 cv2.circle() 函数可以在图像上绘制一个圆形，可以用于图像处理、计算机视觉等领域。
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