import imutils

时间: 2023-08-23 16:04:16 浏览: 157
import imutils是用来导入imutils工具包的语句。imutils是一个由Adrian Rosebrock开发的python工具包，它整合了opencv、numpy和matplotlib的相关操作，主要用于图形图像的处理，如图像的平移、旋转、缩放、骨架提取、显示等等。同时，imutils还支持对视频的处理，如摄像头、本地文件等。可以通过pip install imutils命令来安装imutils工具包。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python实用模块推荐(4)_imutils](https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/87087611)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【计算机视觉】imutils的基本使用](https://blog.csdn.net/qq_34802028/article/details/127467441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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import imutils # 例如，旋转图像90度 image = cv2.imread('image.jpg') rotated = imutils.rotate(image, 90) cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Rotated Image', rotated) cv2.waitKey(0) cv2....
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line 3, in <module> import imutils ModuleNotFoundError: No module named 'imutils'

这个错误是由于在你的代码中导入了一个名为'imutils'的模块，但是系统找不到这个模块导致的。要解决这个问题，你需要安装'imutils'模块。 'imutils'是一个常用的图像处理工具库，可以方便地进行图像处理和计算机...

解析代码from imutils import contours import numpy as np import argparse #参数设置包 import imutils #图像处理包 import cv2 import myutils#自定义包 #设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对

refCnts=imutils.grab_contours(refCnts) refCnts=myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0] cnts=cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts=imutils....

# 引入所需要的库 from __future__ import print_function #确保代码同时在Python2.7和Python3上兼容 from imutils.object_detection import non_max_suppression from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils #安装库pip install imutils ；pip install --upgrade imutils更新版本大于v0.3.1 import cv2

from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 def detect_objects(images_dir, output_dir, min_confidence=0.5, overlap_thresh=0.3): """ 对指定目录下的图像进行...

Traceback (most recent call last): File "yolo2.py", line 2, in <module> import imutils ImportError: No module named imutils

这个错误提示表明您的代码中缺少了imutils模块。imutils是一个常用的图像处理工具库，您需要确保已经安装了该模块。 您可以通过运行以下命令来安装imutils模块： pip install imutils 如果您正在...

from pyimagesearch.panorama import Stitcher import argparse import imutils import cv2 import numpy as np import sys sys.path.append('E:/VS测试文件/遥感定位技术/像匹配/pyimagesearch') # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-f", "--first", required=True, help="path to the first image") ap.add_argument("-s", "--second", required=True, help="path to the second image") args = vars(ap.parse_args()) # load the two images and resize them to have a width of 400 pixels # (for faster processing) imageA = cv2.imread(args["first"]) imageB = cv2.imread(args["second"]) imageA = imutils.resize(imageA, width=400) imageB = imutils.resize(imageB, width=400) # stitch the images together to create a panorama stitcher = Stitcher() (result, vis) = stitcher.stitch([imageA, imageB], showMatches=True) # show the images cv2.imshow("Image A", imageA) cv2.imshow("Image B", imageB) cv2.imshow("Keypoint Matches", vis) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0)

先将两张图片读入内存，并使用 imutils 库将它们缩小为宽度为 400 像素，以加快处理速度。然后使用 Stitcher 类来将两张图片拼接成一张全景图，并将结果和关键点匹配可视化后展示出来。最后使用 OpenCV 的 imshow ...

from future import print_function from imutils.object_detection import non_max_suppression from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--images", required=True, help="path to images directory") args = vars(ap.parse_args()) winSize = (128, 128) blockSize = (16, 16) blockStride = (8, 8) cellSize = (8, 8) nbins = 9 hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins) defaultdetector = cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector() hog.setSVMDetector(defaultdetector) image_Path = args["images"] sig = 0 for imagePath in paths.list_images(image_Path): image = cv2.imread(imagePath) image = imutils.resize(image, (128, 128)) orig = image.copy() (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05) for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(orig, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) rects = np.array([[x, y, x + w, y + h] for (x, y, w, h) in rects]) pick = non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65) for (xA, yA, xB, yB) in pick: cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2) # filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:] # print("[INFO] {}: {} original boxes, {} after suppression".format( # filename, len(rects), len(pick))) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"orig.jpg", orig) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"image.jpg", image) sig += 1以上代码的结果分析

1. 导入必要的库和模块，包括numpy、argparse、imutils和opencv。 2. 解析命令行参数，获取图片目录的路径。 3. 定义HOGDescriptor，并设置其参数，包括窗口大小、块大小、块步长、细胞大小和直方图的bin数等。 4...

from __future__ import print_function from imutils.object_detection import non_max_suppression from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--images",required=True, help="path to images directory") winSize = (128,128) blockSize = (16,16) blockStride = (8,8) cellSize = (8,8) nbins = 9 hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins) defaultdetector=cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector() hog.setSVMDetector(defaultdetector) image_Path="./images" sig=0 for imagePath in paths.list_images(image_Path): #args["images"] image = cv2.imread(imagePath) # image = imutils.resize(image, width=min(400, image.shape[1])) image = imutils.resize(image, (128,128)) orig = image.copy() # (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), # padding=(8, 8), scale=1.05) (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05) for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(orig, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) rects = np.array([[x, y, x + w, y + h] for (x, y, w, h) in rects]) pick = non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65) for (xA, yA, xB, yB) in pick: cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2) filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:] print("[INFO] {}: {} original boxes, {} after suppression".format( filename, len(rects), len(pick))) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"orig.jpg",orig) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"image.jpg",image) sig+=1改正以上代码

from imutils.object_detection import non_max_suppression from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "-...

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码主要是对一张图片进行边缘检测，并找出图片中的一个矩形区域进行裁剪。下面是对代码的一些优化建议： 1. 将代码拆分成多个函数，增加代码的可读性和可维护性。 2. 将文件路径字符串改为使用原始字符串（raw...

Import "imutils" could not be resolvedPylancereportMissingImports

This error message indicates that your Python environment is missing the imutils package, which is required by your code. To fix this issue, you need to install the imutils package. You can do ...
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