timg = double(img); dim = size(img); h = sobel_kernel(15); sobelx = imfilter(timg,h'); sobely = imfilter(timg,h); absgraddir = atan(abs(sobely) ./ abs(sobelx)); binary_output = zeros(dim,'uint8'); binary_output((absgraddir > thresh(1)) & (absgraddir <= thresh(2))) = uint8(255);解释

时间: 2024-01-17 17:03:09 浏览: 26
这段代码是一段MATLAB代码,主要是对图像进行Sobel边缘检测,并将检测结果转化为二值图像。具体解释如下: 1. 将输入的图像img转换为双精度型timg,并获取图像的尺寸dim。 2. 定义一个Sobel卷积核h,大小为15,用于进行边缘检测。 3. 分别用h的转置和h对timg进行卷积,得到x方向和y方向的边缘强度sobelx和sobely。 4. 计算每个像素点的梯度方向absgraddir,即arctan(|sobely|/|sobelx|)。 5. 根据输入的阈值thresh,将absgraddir大于thresh(1)且小于等于thresh(2)的像素点设置为255,其余像素点设置为0,得到二值图像binary_output。 需要注意的是,这段代码中的边缘检测算法是基于Sobel算子的,而阈值thresh是一个长度为2的数组,用于控制二值化的阈值范围。
相关问题

bin_img = np.zeros(shape=timg.shape, dtype=np.uint8)

这段代码的作用是创建一个与`timg`具有相同形状和数据类型的全零数组`bin_img`。`shape`参数指定了数组的形状,`dtype`参数指定了数组元素的数据类型。在这里,`np.uint8`表示无符号8位整数,即像素值范围在0到255之间。通常,这个数组会被用来存储二值化后的图像,其中像素值为0或255。

def get_binary_img(timg): bin_img = np.zeros(shape=timg.shape, dtype=np.uint8) h = timg.shape[0] # 表示y的大小 w = timg.shape[1] # 表示x的大小 # print(" h = {} w = {}".format(h,w)) for i in range(h): # 从上到下 for j in range(w): bin_img[i][j] = 255 if timg[i][j] > 200 else 0 return bin_img

这段代码实现了一个简单的图像二值化函数`get_binary_img`,其输入参数`timg`为一张灰度图像。函数返回一个二值化后的图像`bin_img`,其中像素值为0或255。 具体实现为,先创建一个与输入图像`timg`具有相同形状和数据类型的全零数组`bin_img`,然后遍历输入图像的每个像素,将其灰度值与阈值200进行比较,如果大于阈值则将对应的二值图像像素置为255,否则置为0。最后返回二值化后的图像`bin_img`。

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改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

from tkinter import * import math, time from PIL import Image, ImageTk # 定义时针上的刻度 1~12 def points ( ) : # 绘制表盘数字 for i in range ( 1, 13 ) : # 表盘中心的位置是 200,200 , 由此计算刻度的位置 x = 200 + 120 * math.sin ( 2 * math.pi * i / 12 ) y = 200 - 120 * math.cos ( 2 * math.pi * i / 12 ) canvas.create_text ( x, y, text=i, font= ( ' 黑体 ' , 18 ) , fill= ' Navy ' ) # 颜色是海军蓝 # 绘制表盘刻度 for i in range ( 1, 61 ) : # 定义时针刻度 ( 1~12h ) if i % 5 == 0: # 5 的倍数要长一些 r = 150 else: r = 145 x = 200 + 140 * math.sin ( 2 * math.pi * i / 60 ) y = 200 - 140 * math.cos ( 2 * math.pi * i / 60 ) x2 = 200 + r * math.sin ( 2 * math.pi * i / 60 ) y2 = 200 - r * math.cos ( 2 * math.pi * i / 60 ) canvas.create_line ( x, y, x2, y2 ) # 定义指针 def createline ( radius, line_width, rad ) : x = 200 + radius * math.sin ( rad ) y = 200 - radius * math.cos ( rad ) i = canvas.create_line ( 200, 200, x, y, width=line_width, fill= ' black ' ) List.append ( i ) root = Tk ( ) root.title ( " 小狗时钟 " ) root.geometry ( " 400x500 " ) canvas = Canvas ( root, width=400, height=500 ) canvas.pack ( ) # 生成外圆 , 圆内填充颜色是白色 canvas.create_oval ( 50, 50, 350, 350, fill= ' white ' ) # 绘制表盘中央的小狗图片 path1 = " timg.jpg " load = Image.open ( path1 ) render = ImageTk.PhotoImage ( load ) canvas.create_image ( 195, 200, image=render ) # 这个位置是自己调的 List = [ ] # 用来记录绘制的图形编号 points ( )。上述代码中详细解释points()

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