这段代码报错# 二值化 _, binary = cv2.threshold(gradient, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
时间: 2024-02-17 13:02:49 浏览: 24
这个错误可能是因为 `cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU` 的语法有误,应该将 `+` 替换为 `|`,即按位或操作符。
请使用以下代码替换原来的代码:
```python
# 二值化
_, binary = cv2.threshold(gradient, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
```
这个代码应该可以解决这个问题。
相关问题
import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()帮我加上详细注释
好的,以下是添加了详细注释的代码:
```python
import cv2
import glob
import numpy as np
# 获取所有maze.png图片的路径
imgs = glob.glob("maze.png")
# 定义每个小图像的尺寸和每行、每列的小图像数量
res, L, N = [], 256, 5
for i in imgs:
# 读取图片并调整大小
img = cv2.imread(i)
img = cv2.resize(img, (512, 512))
# 将图片转化为灰度图,并进行二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 找到图像中的所有轮廓,并选择面积最大的轮廓进行逼近处理
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True)
# 检测图像中的圆形,并在圆形周围画出红色圆圈
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15)
if circles is not None:
circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
for (x, y, r) in circles:
cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2)
# 进行边缘检测,并再次找到图像中的所有轮廓
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour)
# 判断最小外接矩形的长宽比是否在一定范围内,如果满足条件,则在轮廓周围画出红色矩形
if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50:
cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3)
# 将处理后的图片添加进一个列表中
res.append(cv2.resize(img, (L, L)))
# 将所有图片通过numpy模块拼接成一个大图展示
resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8)
for i, img in enumerate(res):
row, col = i // N, i % N
x, y = col * L, row * L
resImg[y:y + L, x:x + L] = img
cv2.imshow("", resImg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
希望这份注释对您有所帮助!
cv2. MORPH_ELLIPSE,
`cv2.MORPH_ELLIPSE` 是 OpenCV(计算机视觉库)中一个用于形状变换的 MORPH_GRADIENT 类型扩展,用于执行椭圆变换。
MORPH_ELLIPSE 是一种基于轮廓的形状变换,它可以将图像中的轮廓从一种形状转换为椭圆形状。该变换通过对轮廓的点进行平滑和扩展来实现。椭圆变换是一种常见的形状变换,可用于对图像中的形状进行变形和编辑。
使用 cv2.MORPH_ELLIPSE,您可以使用形态学腐蚀和膨胀操作来执行椭圆变换。该变换首先使用腐蚀操作去除轮廓中的小噪声和小的分支,然后使用膨胀操作将轮廓向外扩展,以形成一个椭圆形状。
以下是使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换的基本步骤:
1. 导入 cv2 库并加载输入图像。
2. 检测图像中的轮廓。
3. 将轮廓转换为线条模式(line drawing)。
4. 使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换。
5. 可选地,使用腐蚀和膨胀操作进一步优化结果。
6. 可选地,使用阈值进行二值化处理,以便更好地显示结果。
7. 可选地,使用绘制函数将结果绘制在图像上。
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 检测轮廓
contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 将轮廓转换为线条模式
lines = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
lines = cv2.polylines(lines, contours, False, (0, 255, 0), 2)
lines = np.hstack((lines, lines))
lines = np.uint8(cv2.cvtColor(lines, cv2.COLOR_GRAY2BGR))
# 使用 cv2.MORPH_ELLIPSE 进行椭圆变换
morph = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
ellipse = cv2.morphologyEx(lines, cv2.MORPH_ELLIPSE, morph)
ellipse = np.uint8(cv2.cvtColor(ellipse, cv2.COLOR_BGR2GRAY))
ellipse = cv2.threshold(ellipse, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 可选地,绘制结果图像
cv2.imshow('Ellipse Morphology', ellipse)
cv2.waitKey(0)
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的处理和优化。您还可以根据需要调整椭圆的大小、形状、平滑度和阈值等参数来获得更好的结果。