for (i, c) in enumerate(contours):中的enumerate是什么意思

时间: 2024-03-26 17:37:47 浏览: 25
`enumerate()` 是 Python 内置函数之一,它可以将一个可遍历的数据对象(如列表、元组、字符串等)组合成一个索引序列,同时列出数据和数据下标,通常用在 for 循环中。在这个例子中,`enumerate(contours)` 将 `contours` 中的每个元素和对应的索引值组合成一个二元组 `(i, c)`,其中 `i` 是索引值,`c` 是 `contours` 中对应的元素。在循环体中,我们可以使用 `i` 和 `c` 来分别访问索引值和元素。
相关问题

for i, contour in enumerate(contours):

这是一个关于图像处理中轮廓提取的循环语句。其中,contours是从图像中提取的轮廓,而enumerate则用于给轮廓编号。for循环会对每一个轮廓进行处理,i表示当前轮廓的编号,contour则表示当前轮廓的信息。在循环体内,可以使用contour的相关属性对轮廓进行进一步处理。

for i, contour in enumerate(outer_contours): i从0开始嘛

是的,正确的理解应该是 i 从 0 开始。在 Python 中,`enumerate()` 函数默认从 0 开始给定序列中的元素编号。因此,在这个例子中,`enumerate(outer_contours)` 将会生成一个序列,其中每个元素都是一个包含当前轮廓及其对应编号的元组,第一个轮廓的编号为0。

相关推荐

帮我按行详细解释这段代码 GTV_indexes = [] GTVs_sum = np.zeros((512,512)) # Find the cuts containning GTV contours minXY = 600 maxXY = -1 for time in times: path = folder+patient+'\\'+str(int(time)) # Find the filenames starting with CT minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False) GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index) if minXY>minXY1: minXY = minXY1 elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1 print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) GTV_indexes = np.array(GTV_indexes) GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int) print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes)) writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt') #将DICOM文件的拍摄时间与呼吸曲线对应 #CT scanning time # 由vxp文件获取开始扫描的时刻 vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp' injectTime = getInjectionTime(vxpPath) print('Initial injection time of CT from vxp file:{}'.format(injectTime)) # 得到GTV cut的扫描时刻 scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts))) print('scan time of each phase CT') for i,time in enumerate(times,start=0): for j,cut in enumerate(cuts,start=0): filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut)) scanTime = getScanTime(filename) scanTimes[i,j] = scanTime scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime # 画出呼吸曲线,并得到相应的呼吸幅度 amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1) writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt') writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt')

加强代码:ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作,使字膨胀为一个近似的整体,为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波(去噪) # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序,车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

最新推荐

recommend-type

源代码-QQ价值评估程序ASP爬虫 [缓存技术版].zip

源代码-QQ价值评估程序ASP爬虫 [缓存技术版].zip
recommend-type

2007-2021年 乡村旅游指标-最美乡村数、旅游示范县数、旅行社数、景区数、农家乐数.zip

乡村旅游也是促进乡村经济发展的有效途径。通过发展乡村旅游,可以带动乡村相关产业的发展,提高乡村居民的收入,促进乡村的经济发展和社会进步。此外,乡村旅游还能促进城乡交流,推动城乡统筹发展。 数据整理各个省地区乡村旅游相关指标包括从业人数、美丽乡村数量、乡村旅游示范县数量,传统村落数量、景区数量、旅游收入,旅客周转量数据​。 数据名称:乡村旅游指标-最美乡村数、旅游示范县数、旅行社数、景区数、农家乐数 城市、年份、星级饭店数/家、A 级旅游景区数量/个、旅行社数/家、旅游接待总人数/万人、旅游总收入/亿元、旅客周转量、GDP、当地从业人员、森林覆盖率、生活垃圾无害化处理率、PM2.5浓度、中国美丽休闲乡村数量、休闲农业与乡村旅游示范县(点)、传统村落数量
recommend-type

C语言入门教程及100例

c语言基础学习及实用基础案例,帮助掌握编码基础
recommend-type

elasticsearch下载配置及案例&项目源码

elasticsearch下载配置及案例&项目源码
recommend-type

数据结构课程设计:模块化比较多种排序算法

本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目,名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业,选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析: 1. **设计题目**:该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法,如直接插入排序和冒泡排序,并通过模块化编程的方法来组织代码,提高代码的可读性和复用性。 2. **运行环境**:学生在Windows操作系统下,利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计,并且这个环境支持高效的性能测试和调试。 3. **算法设计思想**:采用模块化编程策略,将排序算法拆分为独立的子程序,比如`direct`和`bubble_sort`,分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上,算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。 4. **流程图**:文档包含流程图,可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互,有助于理解算法执行的逻辑路径。 5. **算法设计分析**:模块化设计使得程序结构清晰,每个子程序仅在被调用时运行,节省了系统资源,提高了效率。此外,这种设计方法增强了程序的扩展性,方便后续的修改和维护。 6. **源代码示例**:提供了两个排序函数的代码片段,一个是`direct`函数实现直接插入排序,另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素,如交换元素位置或寻找合适的位置插入。 总结来说,这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识,掌握并实现两种基础排序算法,同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程,提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式,学生可以深入理解排序算法的工作原理,同时学会如何优化程序结构,提高程序的性能和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

STM32单片机小车智能巡逻车设计与实现:打造智能巡逻车,开启小车新时代

![stm32单片机小车](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c16e9788716a4704af8ec37f1276c4dc.png) # 1. STM32单片机简介及基础** STM32单片机是意法半导体公司推出的基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器系列。它具有低功耗、高性能、丰富的外设资源等特点,广泛应用于工业控制、物联网、汽车电子等领域。 STM32单片机的基础架构包括CPU内核、存储器、外设接口和时钟系统。其中,CPU内核负责执行指令,存储器用于存储程序和数据,外设接口提供与外部设备的连接,时钟系统为单片机提供稳定的时钟信号。 S
recommend-type

devc++如何监视

Dev-C++ 是一个基于 Mingw-w64 的免费 C++ 编程环境,主要用于 Windows 平台。如果你想监视程序的运行情况,比如查看内存使用、CPU 使用率、日志输出等,Dev-C++ 本身并不直接提供监视工具,但它可以在编写代码时结合第三方工具来实现。 1. **Task Manager**:Windows 自带的任务管理器可以用来实时监控进程资源使用,包括 CPU 占用、内存使用等。只需打开任务管理器(Ctrl+Shift+Esc 或右键点击任务栏),然后找到你的程序即可。 2. **Visual Studio** 或 **Code::Blocks**:如果你习惯使用更专业的
recommend-type

哈夫曼树实现文件压缩解压程序分析

"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析,主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统,包含两个可执行文件,分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点,如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外,文档还概述了程序的主要函数及其功能,包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中,哈夫曼树是一种重要的数据结构,常用于数据压缩。哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权重的二叉树,它的构造原则是:树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和,且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中,哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码,以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程: - 首先,程序统计文件中每个字符出现的频率,构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码,反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示,从而降低存储空间。 - 接着,使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列,完成压缩。 2. 解压缩过程: - 在解压缩时,程序需要重建哈夫曼树,并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码,通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率,程序采用了二级缓冲技术,它能减少磁盘I/O次数,提高读写速度。 3. 软件架构: - 项目包含了两个可执行文件,`DosHfm.exe`适用于DOS系统,体积小巧,运行速度快;而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计,提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩,这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点: - 除了基本的压缩和解压缩功能外,软件还提供了一些额外的特性,如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率,而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用,还体现了软件工程的实践,包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计,学生可以深入理解数据结构和算法的重要性,并掌握实际编程技能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依