line = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5), (-1, -1))

时间: 2023-11-04 22:05:02 浏览: 131
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morph_nodejs:变形 Node.js 数据

这段代码使用 OpenCV 库中的 `getStructuringElement` 函数创建了一个形态学结构元素，用于形态学操作，如膨胀或腐蚀。其中，第一个参数 `cv2.MORPH_RECT` 表示创建一个矩形结构元素，第二个参数 `(5,5)` 指定了结构元素的大小为 $5 \times 5$，第三个参数 `(-1,-1)` 表示结构元素的锚点位于结构元素中心。
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { int startf = 39, endf = 512; // 视频帧的起始和结束帧号 // 读入背景图像 Mat Ibj = imread("D://yanyi//opencv//test//opencv1//BackgroundFrame.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); for (int i = startf; i <= endf; i++) // 遍历视频帧 { // 读入当前视频帧并转化为灰度图像 Mat I1 = imread("frame" + to_string(i) + ".jpg"); Mat gray; cvtColor(I1, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将灰度图像转换为双精度浮点型并减去背景图像 gray.convertTo(gray, CV_64F); gray -= Ibj; // 对图像进行二值化处理 Mat bw1; threshold(gray, bw1, 25, 255, THRESH_BINARY); // 对二值化图像进行形态学开运算 Mat bwAreaOpenBW; morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3))); // 对二值化图像进行连通组件分析 Mat labels; if (bwAreaOpenBW.depth() != CV_8U && bwAreaOpenBW.depth() != CV_8S) { bwAreaOpenBW.convertTo(bwAreaOpenBW, CV_8U); // or CV_8S } int n = connectedComponents(bwAreaOpenBW, labels, 8, CV_16U); // 遍历每一个连通组件 for (int j = 1; j < n; j++) { // 提取连通组件中的像素点 Mat mask = labels == j; vector points; findNonZero(mask, points); // 构建矩阵并求解线性方程组 Mat X(points.size(), 2, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { X.at<double>(k, 0) = points[k].x; X.at<double>(k, 1) = points[k].y; } Mat Y(points.size(), 1, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { Y.at<double>(k, 0) = points[k].y; } Mat coef; solve(X, Y, coef, DECOMP_SVD); // 计算轴的两个端点的坐标 double b1 = coef.at<double>(0, 0); double b2 = coef.at<double>(1, 0); double minzhi = points[0].x; double maxzhi = points[0].x; for (int k = 1; k < points.size(); k++) { if (points[k].x < minzhi) { minzhi = points[k].x; } if (points[k].x > maxzhi) { maxzhi = points[k].x; } } double duan1x = b1 + b2 * minzhi; double duan1y = minzhi; double duan2x = b1 + b2 * maxzhi; double duan2y = maxzhi; // 在图像上绘制轴的两个端点 circle(I1, Point(duan1x, duan1y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(I1, Point(duan2x, duan2y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); } // 显示处理结果并等待用户按键 imshow("result", I1); waitKey(1); } return 0; }没有绘制出端点是怎么回事

在您的代码中，绘制了轴的两个端点，但是没有将它们绘制在原始图像上，而是绘制在处理结果I1上。因此，当最后显示处理结果时，只显示了处理结果I1，而没有显示原始图像...如果您希望画出直线，请尝试使用cv::line函数。

多目标轴2端点定位 startf=353;endf=1500; for i=startf:1:endf I1 =read(xyloObj,i);%读取每一帧 % figure,imshow(I1); I1=im2double(rgb2gray(I1))-Ibj;%减去背景帧 bw1=im2bw(I1,25/255);%二值化处理，灰度值大于25设置为白色，小于等于25设置为黑色 bwAreaOpenBW =bwareaopen(bw1,10);%将二值图像bw1中的小区域（面积小于等于10个像素）去除，得到一个新的二值图像bwAreaOpenBW。这个操作可以消除二值图像中一些不必要的小区域，保留需要的大区域 [L,n]=bwlabel(bwAreaOpenBW,8); for j=1:1:n [r, c] = find(L==j); rc = [r c]; u=size(r); zhou2=fitlm(rc(:,2),rc(:,1)); %拟合直线 b1(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(1,1); b2(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(2,1); minzhi(i,j)=min(rc(:,2)); maxzhi(i,j)=max(rc(:,2)); % y = minzhi(i,j):1:maxzhi(i,j); % x = b1(i,j)+b2(i,j).*y; % plot(y,x);hold on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2个端点 duan1x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*minzhi(i,j); duan1y(i,j)=minzhi(i,j); duan2x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*maxzhi(i,j); duan2y(i,j)=maxzhi(i,j); % plot(minzhi,b1+b2.*minzhi,'r*');hold on; % plot(maxzhi,b1+b2.*maxzhi,'r*');hold on; end end转换为vs代码，用opencv库

morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3))); Mat labels, stats, centroids; int n = connectedComponentsWithStats(bwAreaOpenBW, labels, stats, ...

%4多目标轴2端点定位 startf=353;endf=1500; for i=startf:1:endf I1 =read(xyloObj,i);%读取每一帧 % figure,imshow(I1); I1=im2double(rgb2gray(I1))-Ibj;%减去背景帧 bw1=im2bw(I1,25/255);%二值化处理，灰度值大于25设置为白色，小于等于25设置为黑色 bwAreaOpenBW =bwareaopen(bw1,10);%将二值图像bw1中的小区域（面积小于等于10个像素）去除，得到一个新的二值图像bwAreaOpenBW。这个操作可以消除二值图像中一些不必要的小区域，保留需要的大区域 [L,n]=bwlabel(bwAreaOpenBW,8); for j=1:1:n [r, c] = find(L==j); rc = [r c]; u=size(r); zhou2=fitlm(rc(:,2),rc(:,1)); %拟合直线 b1(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(1,1); b2(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(2,1); minzhi(i,j)=min(rc(:,2)); maxzhi(i,j)=max(rc(:,2)); % y = minzhi(i,j):1:maxzhi(i,j); % x = b1(i,j)+b2(i,j).*y; % plot(y,x);hold on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2个端点 duan1x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*minzhi(i,j); duan1y(i,j)=minzhi(i,j); duan2x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*maxzhi(i,j); duan2y(i,j)=maxzhi(i,j); % plot(minzhi,b1+b2.*minzhi,'r*');hold on; % plot(maxzhi,b1+b2.*maxzhi,'r*');hold on; end end帮我改为vs的程序，用opencv库

line(I1, duan1, duan2, Scalar(0, 0, 255), 2); // 绘制直线 imshow("image", I1); waitKey(1); } } return 0; } 需要注意的是，由于没有提供测试数据，代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。

代码错误：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 73, in <module> cv2.imshow('Car Plate', car_plate_image) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'请改正

element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) erosion = cv2....

请帮我写一段二维码矫正的代码，要求如下：1.对比度亮度调整；2.滤波降噪3.反二值化4.腐蚀膨胀处理5.Canny边缘检测6.Hough算子拟合直线7.计算二维码四个顶点坐标8.利用顶点坐标进行仿射变换

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # Hough算子拟合直线 lines = cv2....

请帮我写一份Opencv二维码矫正代码,要求如下：1.对比度亮度调整 2.滤波降噪 3.反二值化 4.腐蚀膨胀处理 5.Canny边缘检测 6.Hough算子拟合直线 7.计算二维码四个顶点坐标 ，找到四根边界线，并计算出四个交点 8.利用顶点坐标进行仿射变换

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5)) processed_img = cv2.morphologyEx(thresh_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(processed_img, 100, 200) # Hough算子...
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给出这段代码的流程图import cv2 cap = cv2.VideoCapture('d://1.avi') cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) if not cap.isOpened(): print('Failed to open video file') exit() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, minDist=100, param1=100, param2=75, minRadius=100, maxRadius=140) if circles is not None: circles = circles[0].astype(int) for circle in circles: x, y, r = circle cv2.rectangle(frame, (x-r-10, y-r-10), (x+r+10, y+r+10), (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (x, y), 6, (255, 255, 0), -1) text = f'x: {x} y: {y}' cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

2. 导入cv2模块 3. 打开视频文件 4. 设置视频编码格式为MJPG 5. 定义字体样式 6. 定义一个5x5的矩形结构元素 7. 如果无法打开视频文件，则输出提示信息并退出程序 8. 进入循环，读取视频文件中的每一帧 9. ...

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

5. 对二值化图像进行形态学开运算操作，使用 cv2.morphologyEx() 函数实现。 6. 使用 Scikit-image 中的 ndi.distance_transform_edt() 函数计算距离变换图像，表示像素到离它们最近的背景像素的距离。 7. 使用 ...

请说一下import cv2 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # 保存车辆中心点信息 cars = [] # 统计车的数量 car_n = 0 # 形态学kernel kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) while True:     ret, frame = cap.read()         if(ret == True):         # 灰度处理         cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)         # 高斯去噪         blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5)         mask = bgsubmog.apply(blur)         # 腐蚀         erode = cv2.erode(mask, kernel)         # 膨胀         dilate = cv2.dilate(erode, kernel, 3)         # 闭操作         close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)         close = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)                 contours, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,)                 # 画一条线         cv2.line(frame, (0, 450), (1300, 450), (0, 255, 255), 3)         for (i, c) in enumerate(contours):             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)                         # 过滤小的检测框             isshow = (w >= 55) and (h >= 55)             if(not isshow):                 continue                             # 保存中心点信息             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)             centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2))             cars.append(centre_p)             cv2.circle(frame, (centre_p), 5, (0,0,255), -1)             for (x, y) in cars:                 if(593 < y < 607):                     car_n += 1                     cars.remove((x, y))                     cv2.putText(frame, "Cars Count:" + str(car_n), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 5)             cv2.imshow('2', frame)                 key = cv2.waitKey(1)     if(key == 27):                  # Esc退出         break cap.release() cv2.destroyAllWindows()每一段代码的意思

6. kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))：创建一个形态学kernel，用于对二值图像进行腐蚀、膨胀、闭操作等。 7. while True:：循环读取视频帧并进行处理。 8. ret, frame = cap.read...

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kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2) # 找到轮廓 contours, _ = cv2.findContours...

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kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) # 使用小矩形结构元素 closed_red = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 转为灰度并找到边缘 gray = cv2.cvtColor(closed_red, ...
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当你希望利用GPU的并行计算能力来加速线性代数运算，特别是快速傅里叶变换（FFT）时，pyCUDA是一个非常强大的工具。它允许开发者通过Python语言来编写CUDA代码，执行复杂的GPU计算任务。通过学习《Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战》这一资料，你可以掌握如何使用pyCUDA进行GPU编程和加速计算。 参考资源链接：[Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac00cce7214c316ea46b?spm=1055.2569.3001.10343) 具体到FFT的实现，你需要首先确保已经
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基于Netbeans和JavaFX的宿舍管理系统开发与实践

资源摘要信息:"Hostel-Management-System是一个基于Java技术栈构建的独立应用程序，主要目的是实现一个宿舍管理系统的计算机化。这个系统采用了Netbeans集成开发环境、JavaFX作为前端图形用户界面(GUI)技术、Maven作为项目管理和构建工具、以及MySQL作为后端数据库管理系统。整个系统的设计理念是为大学宿舍提供一个高效、用户友好、跨平台的应用，旨在优化宿舍管理的流程，减少繁琐的文书工作，提高工作效率。 ***beans集成开发环境 Netbeans是一个开源的集成开发环境(IDE)，它支持多种编程语言，特别是Java。IDE提供了代码编写、调试、项目管理等功能，为开发人员提供了一个全面的开发平台。在这个项目中，Netbeans用于编写Java代码，管理项目结构，以及进行代码的编译、构建和部署。 2. JavaFX技术 JavaFX是Java的官方图形用户界面(GUI)库，用于创建富客户端桌面应用程序。JavaFX提供了一系列的界面控件和强大的图形和媒体支持，使得开发人员可以构建出美观且响应迅速的用户界面。在Hostel-Management-System中，JavaFX负责呈现用户界面，提供交互式的图形界面供学生和员工使用。 3. Maven项目管理工具 Maven是一个项目管理和构建自动化工具，主要用于Java项目。Maven通过一个名为POM（项目对象模型）的文件来管理项目的构建、报告和文档。它支持项目生命周期的管理，提供了一套标准的构建流程，可以处理编译、测试、打包等任务。在本项目中，Maven用于管理项目的依赖关系，自动化构建过程，并确保项目结构的一致性和标准化。 4. MySQL数据库系统 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL支持各种操作系统，并能很好地与Java应用程序集成。在宿舍管理系统中，MySQL负责存储所有学生、员工、房间等信息的数据，确保数据的持久化和可检索性。 5. MVC架构 模型-视图-控制器(MVC)是一种软件设计模式，旨在将应用程序的输入、处理和输出分离成三个互相关联的组件。在Hostel-Management-System中，MVC架构有助于组织代码结构，使得系统的可维护性、可测试性和可扩展性得到增强。模型(Model)负责处理数据和业务逻辑，视图(View)负责展示数据，而控制器(Controller)负责接收用户输入并调用模型和视图组件。 6. 用户友好性和跨平台性 系统的开发理念强调用户友好和跨平台特性。用户友好性意味着系统界面直观易用，操作简单，能够快速响应用户的操作。而跨平台性则是指系统能够在多种操作系统上运行，如Windows、macOS、Linux等，这主要归功于Java的跨平台特性以及JavaFX的支持。 7. 系统模块介绍 该宿舍管理系统主要分为两个用户模块：学生模块和员工模块。学生模块允许学生查看宿舍分配情况、报告问题、支付费用等；员工模块则提供给宿舍管理员和会计人员，用于维护学生和员工的信息、管理房间分配、处理费用等。每个模块都拥有适当的权限和功能，确保了数据的安全性和完整性。 8. 数据库设计 数据库设计是宿舍管理系统中非常关键的一部分。良好的数据库设计可以提高数据处理的效率，保证数据的一致性和完整性。本系统中，数据库需要合理地设计表结构来存储学生、员工、房间和其他相关信息。数据库的设计遵循了关系型数据库的范式，减少了数据冗余，提高了查询效率。 综上所述，Hostel-Management-System是一个结合了现代Java技术栈，特别是Netbeans、JavaFX、Maven和MySQL的宿舍管理软件。它不仅提供了一个高度用户友好的界面，还具备跨平台性和模块化设计，能够有效地帮助大学宿舍管理者处理日常管理任务，提升管理效率和质量。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩