def check(pic_path: str, show_processing: bool = False):
时间: 2024-02-07 12:03:04 浏览: 26
这段代码定义了一个名为 check() 的函数,用于对指定的图像文件进行检测,并返回检测结果。
其中,pic_path 是表示要进行检测的图像文件的路径,show_processing 是一个可选的参数,用于指定是否需要对检测结果进行可视化显示,默认值为 False。
函数的主要流程如下:
1. 使用 OpenCV 的 imread() 函数读取指定路径的图像文件,将其转换为灰度图像,并进行高斯模糊和 Canny 边缘检测,以便后续的直线检测。
2. 使用 HoughLinesP() 函数对边缘图像进行直线检测,得到所有检测到的线段的端点坐标。
3. 根据线段的位置和角度,将其分为水平线段和竖直线段两类,并将其保存到不同的列表中。
4. 对水平线段和竖直线段分别进行聚类,得到每个聚类的中心点坐标,并将其保存到 locs 列表中。
5. 根据聚类的中心点坐标,筛选出符合要求的目标物体,并将其中心点坐标保存到 locs 列表中。
6. 对检测到的所有线段进行可视化显示,并返回检测到的所有直线的端点坐标、线段列表、可视化后的图像,以及检测到的目标物体中心坐标列表。
这个函数的作用是对指定的图像文件进行检测,并返回检测结果。
相关问题
详细解释def check(pic_path: str, show_processing: bool = False):
这段代码定义了一个名为 check() 的函数,用于对指定的图像文件进行检测,并返回检测结果。函数的定义如下:
```python
def check(pic_path: str, show_processing: bool = False):
```
其中,pic_path 是表示要进行检测的图像文件的路径,show_processing 是一个可选的参数,用于指定是否需要对检测结果进行可视化显示,默认值为 False。
函数的主要流程如下:
1. 使用 OpenCV 的 imread() 函数读取指定路径的图像文件,将其转换为灰度图像,并进行高斯模糊和 Canny 边缘检测,以便后续的直线检测。
```python
img = cv2.imread(pic_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
```
2. 使用 HoughLinesP() 函数对边缘图像进行直线检测,得到所有检测到的线段的端点坐标。
```python
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=5)
points = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
points.append([x1, y1])
points.append([x2, y2])
```
3. 根据线段的位置和角度,将其分为水平线段和竖直线段两类,并将其保存到不同的列表中。
```python
vertical_lines = []
horizontal_lines = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
if x1 == x2:
vertical_lines.append(line[0])
elif y1 == y2:
horizontal_lines.append(line[0])
```
4. 对水平线段和竖直线段分别进行聚类,得到每个聚类的中心点坐标,并将其保存到 locs 列表中。
```python
# 对竖直线段进行聚类
clustering = DBSCAN(eps=20, min_samples=2).fit(np.array(vertical_lines))
labels = clustering.labels_
for i in range(max(labels) + 1):
locs.append([np.average(vertical_lines[j][0::2]) for j in range(len(vertical_lines)) if labels[j] == i])
# 对水平线段进行聚类
clustering = DBSCAN(eps=20, min_samples=2).fit(np.array(horizontal_lines))
labels = clustering.labels_
for i in range(max(labels) + 1):
locs.append([np.average(horizontal_lines[j][1::2]) for j in range(len(horizontal_lines)) if labels[j] == i])
```
5. 根据聚类的中心点坐标,筛选出符合要求的目标物体,并将其中心点坐标保存到 locs 列表中。
```python
for loc in locs:
if len(loc) < 2:
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) < 50:
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) > 200:
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) < abs(loc[0] - loc[2]):
continue
if abs(loc[0] - loc[1]) < abs(loc[1] - loc[2]):
continue
cv2.circle(img, (int(np.average(loc[0:2])), int(np.average(loc[2:4]))), 10, (0, 0, 255), -1)
locs_total.append([int(np.average(loc[0:2])), int(np.average(loc[2:4]))])
```
6. 对检测到的所有线段进行可视化显示,并返回检测到的所有直线的端点坐标、线段列表、可视化后的图像,以及检测到的目标物体中心坐标列表。
```python
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
if show_processing:
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
return points, lines, img, locs_total
```
这个函数的作用是对指定的图像文件进行检测,并返回检测结果。其中,检测结果包括所有直线的端点坐标、线段列表、可视化后的图像,以及检测到的目标物体中心坐标列表。函数的参数 pic_path 表示要进行检测的图像文件的路径,show_processing 参数表示是否需要对检测结果进行可视化显示。
@dataclass class OfficeSite(DesktopResource): region_id: str = None status: str = None v_switch_ids: list = None office_site_type: str = None enable_admin_access: str = None dns_address: list = None mfa_enabled: bool = None name: str = None office_site_id: str = None sub_dns_address: list = None vpc_id: str = None creation_time: str = None desktop_access_type: str = None a_d_connectors: list = None enable_internet_access: bool = None cidr_block: str = None file_system_ids: list = None network_package_id: str = None cen_id: str = None
这段代码是用 Python 语言编写的一个类,它继承了 DesktopResource 类,并添加了一些新的属性。这个类叫做 OfficeSite,它表示一个办公室场所的资源。
这个类有很多属性,例如 region_id 表示所在地域的 ID,status 表示状态,v_switch_ids 表示虚拟交换机的 ID 列表,office_site_type 表示场所类型,enable_admin_access 表示是否允许管理员访问,dns_address 表示 DNS 地址列表,mfa_enabled 表示是否启用多因素认证等等。
这个类的目的是为了方便管理和操作办公室场所的资源。