逐行解释green_centers = [] yellow_centers = [] # 对绿色和黄色轮廓进行处理 for contour in green_contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(contour) # 计算轮廓的中心坐标 if M["m00"] != 0: cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) green_centers.append((cX, cY)) for contour in yellow_contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(contour) # 计算轮廓的中心坐标 if M["m00"] != 0: cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) yellow_centers.append((cX, cY))

这段代码的作用是计算绿色和黄色轮廓的中心坐标，并将这些坐标存储在`green_centers`和`yellow_centers`列表中。

1. `green_centers = []`和`yellow_centers = []`创建了两个空列表，用于存储绿色和黄色轮廓的中心坐标。

2. `for contour in green_contours:`和`for contour in yellow_contours:`分别遍历绿色和黄色轮廓的列表。

3. 在循环中，首先使用`cv2.moments`函数计算轮廓的矩，即图像的几何特征。

4. 接下来，通过计算轮廓的中心坐标。通过`M["m00"]`来检查矩的分母是否为零，以避免除以零的错误。如果分母不为零，则计算中心坐标`cX`和`cY`。

5. 最后，将计算得到的中心坐标`(cX, cY)`添加到相应的列表中，即`green_centers.append((cX, cY))`和`yellow_centers.append((cX, cY))`。

这样，代码将遍历绿色和黄色轮廓的列表，计算每个轮廓的中心坐标，并将其添加到相应的列表中。这些列表将包含所有绿色和黄色区域的中心坐标。