pycharm 如何将写有cv2.imshow全部注释掉

你可以使用 PyCharm 的注释快捷键来注释掉你的代码。首先选中你想要注释的代码行，然后按下 Ctrl + /，PyCharm 将使用“#”符号来注释掉你选中的行。如果你想要取消注释，可以再次按下 Ctrl + /。如果你想要注释掉整个函数或代码块，可以选中它们，然后使用 Ctrl + Shift + / 快捷键。这将使用多行注释符号来注释掉你选中的代码。

相关问题

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 string），以避免转义字符带来的问题。
3. 考虑使用命令行参数或配置文件来指定输入文件路径和其他参数，以增加代码的灵活性。
4. 添加错误处理机制，例如检查文件是否存在，处理可能出现的异常情况。
5. 使用`with`语句来管理资源，例如`cv2.VideoCapture`和`cv2.imshow`，以确保资源的正确释放。
6. 使用`argparse`模块来解析命令行参数，以方便指定不同的参数和选项。
7. 使用更具描述性的变量名，以增加代码的可读性。
8. 添加注释来解释代码的功能和逻辑。
9. 考虑使用适当的异常处理机制，例如在无法找到矩形区域时抛出异常或返回错误码。

以上是对代码的一些优化建议，你可以根据实际需求进行调整。

要求在pycharm中YOLOv8检测到某个物体时输出为1，且将输出的1能够实时传输到usb中，并写出代码，且代码具有注释

首先需要安装YOLOv8模型和相关依赖库，可以使用如下命令安装：

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install tensorflow==2.4.0
pip install keras==2.4.3

然后在PyCharm中新建一个Python文件，将以下代码复制粘贴进去，并根据自己的需要修改模型路径和检测的类别名称。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model_path = "model/yolov8.h5"
model = tf.keras.models.load_model(model_path)

# 设置检测的类别名称
class_names = ["object"]

# 打开USB摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 进行预处理
    input_size = 416
    image_data = cv2.resize(frame, (input_size, input_size))
    image_data = image_data / 255.
    image_data = image_data[np.newaxis, ...].astype(np.float32)

    # 进行检测
    pred_bbox = model.predict(image_data)

    # 处理检测结果
    output = np.array([])

    for i in range(len(pred_bbox)):
        pred_bbox_per_scale = pred_bbox[i]

        for j in range(len(pred_bbox_per_scale)):
            pred_bbox_per_scale_j = pred_bbox_per_scale[j]

            if np.max(pred_bbox_per_scale_j[5:]) > 0.5:
                x1y1 = tuple((np.array(pred_bbox_per_scale_j[0:2]) * input_size).astype(np.int32))
                x2y2 = tuple((np.array(pred_bbox_per_scale_j[2:4]) * input_size).astype(np.int32))
                output = np.append(output, 1)  # 检测到物体，输出1
            else:
                output = np.array([])  # 没有检测到物体，清空输出

    # 将输出写入USB
    if len(output) > 0:
        with open('/dev/bus/usb/001/002', 'w') as f:
            f.write(str(output[0]))

    # 在图像上绘制检测结果
    for i in range(len(pred_bbox)):
        pred_bbox_per_scale = pred_bbox[i]

        for j in range(len(pred_bbox_per_scale)):
            pred_bbox_per_scale_j = pred_bbox_per_scale[j]

            if np.max(pred_bbox_per_scale_j[5:]) > 0.5:
                x1y1 = tuple((np.array(pred_bbox_per_scale_j[0:2]) * input_size).astype(np.int32))
                x2y2 = tuple((np.array(pred_bbox_per_scale_j[2:4]) * input_size).astype(np.int32))
                cv2.rectangle(frame, x1y1, x2y2, (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, class_names[int(pred_bbox_per_scale_j[5])], x1y1, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 255), 1)

    # 显示图像
    cv2.imshow("YOLOv8", frame)

    # 检测键盘按键
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，将输出写入USB的代码中的`/dev/bus/usb/001/002`是一个示例路径，需要根据自己的系统和USB设备进行修改。同时，代码中的检测结果只有在检测到物体时才输出1，如果要检测多个物体，可以使用一个数组来存储每个物体的检测结果。