flags=cv2.SOLVEPNP_IPPE_SQUARE

时间: 2024-08-14 08:09:01 浏览: 143
RAR

pageblock-flags.rar_V2

`cv2.SOLVEPNP_IPPE_SQUARE`是OpenCV中的一种单视图摄像机定位（Structure from Motion, SfM）方法中的参数选项。其中，`SOLVEPNP_IPPE`是指基于改进的快速正交投影误差（Improved PnP）算法。当设置为`SOLVEPNP_IPPE_SQUARE`时，意味着这种方法特别适用于场景中有大量对齐的正方形（例如二维码或aruco标记）的情况。IPPE算法能够高效地估计相机位置和姿态，利用正方形对齐带来的额外约束，提高定位精度。 使用这个参数时，当你尝试从一组二维图像特征（例如通过ORB, SIFT等提取）恢复相机的三维位置，`cv2.solvePnPRansac()` 或 `cv2.solvePnPLepsiensky()` 等函数会采用这种优化策略。
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通用键盘鼠标模拟(包括USB和PS2) 通过直接调用Kbdclass的回调函数...模拟主要是构造KEYBOARD_INPUT_DATA结构，按下和松开的Flags分别对应KEY_MAKE、KEY_BREAK，然后调用KeyboardClassServiceCallback。
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添加-lstdc++ and -lz to Other Linker Flags 　4.设置OpenCV include OpenCV Lib 路径 　有同学反应下载后文件丢失，请下载附件imgproc，解压后添加到opencv2文件夹中 　有同学提问：如何获取识别是否成功的信息 ...

解释flags = 0 flags |= cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC

这段代码是将变量flags的值设置为0，然后使用按位或运算符（|）将其与cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC进行按位或运算。 cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC是OpenCV中的一个标志，表示固定相机的内部参数（如焦距、畸变系数等），...

cv2.solvePnPRansac(points3D, points2D, camera_matrix, dist_coeffs, flags=cv2.SOLVEPNP_ITERATIVE)

- flags：一个可选的标志，可以是cv2.SOLVEPNP_ITERATIVE或cv2.SOLVEPNP_P3P，分别表示使用迭代算法或P3P算法来解决透视投影估计问题。 该函数的输出包括： - success：一个布尔值，表示是否成功解决透视投影估计...

flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_string('dataset', 'cora', 'Dataset string.')

这段代码是使用 TensorFlow 库中的 flags 模块来定义一个名为 dataset 的字符串类型的命令行参数，其默认值为 'cora'。可以通过在命令行中指定参数 "--dataset=<value>" 来修改其值。在代码中，FLAGS 变量是对 flags...

const struct aciga_ble_gatt_svc_def aciga_svc[] = { { .uuid = GATT_UUID_ACIGA_SERVICE, .n_char = 2, .chars = (struct aciga_ble_gatt_chr_def[]){ { .uuid = GATT_UUID_ACIGA_CHAR_WRITE, .access_cb = aciga_service_recv, .flags = ACIGA_BLE_GATT_CHR_F_WRITE_NO_RSP, }, { .uuid = GATT_UUID_ACIGA_CHAR_NOTIFY, .access_cb = NULL, .flags = ACIGA_BLE_GATT_CHR_F_NOTIFY, }, { 0, /* No more characteristics in this service. */ } }, }这个结构体为什么要这么写

其中，.uuid指定该特征的UUID，.access_cb指定用于访问该特征的回调函数，.flags指定该特征的一些标志。.chars是一个包含特征的数组，其中最后一个特征使用0作为UUID来表示特征数组的结束。

dft = cv2.dft(np.float32(image), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)

pwelch(rx2,.float32将图像数据类型转换为32位浮点型，flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示输出结果为复数形式。傅里叶变换是将信号或图像从时域（空域）变换到频域的一 [], [], [], F_s, 'onesided'); title(['...

解释def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config, mode='test')

首先，调用parse_args()函数读取命令行参数，并将其保存在变量FLAGS中。接着，调用load_config()函数加载配置文件，并将其中的参数保存在字典cfg中。然后，根据命令行参数中是否指定了启用VisualDL和...

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Extract the key feature points or vectors from the output results. pose_landmarks = results.pose_landmarks....

下面是我的函数，在进else时会报刚刚的错误： def slot_vedioOpen(self): if self.flag_vedio_isOpen == False: self.flag_vedio_isOpen = True self.btn_videoOpen.setText("关闭视频") self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取画面的宽度和高度 width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) while True: ret, frame = self.cap.read() frame = cv2.flip(frame, 1) frame.flags.writeable = False frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # results = hands.process(frame) # process()是手势识别最核心的方法，通过调用这个方法，将窗口对象作为参数，mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中 frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("virtual drag", frame) # 0xff==27表示esc键退出 if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: break else: self.btn_videoOpen.setText("开启视频") self.flag_vedio_isOpen = False self.cap.release() # cv2.destroyAllWindows()

这个错误一般是因为 OpenCV 没有... frame = cv2.flip(frame, 1) # ... 这样，如果读取图像帧失败，就会跳过后续的代码，继续进行下一次循环。这可能会导致视频播放不流畅，但能够避免程序因为读取失败而崩溃。

def run(self): prevTime = 0 with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose: counter = 0 status = True avg_score = 0 self.mutex.lock() while self.mw.cap.isOpened(): ret, frame = self.mw.cap.read() nchannel = frame.shape[2] frame = cv2.resize(frame, (1200, 680), interpolation=cv2.INTER_AREA) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) frame.flags.writeable = False results = pose.process(frame) frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) try: landmarks = results.pose_landmarks.landmark counter, status, avg_score = TypeOfExercise(landmarks).calculate_exercise( self.exercise_type, counter, status, avg_score) except: pass TypeOfExercise(landmarks).score_table(self.exercise_type, counter, status, avg_score, self._isPause) self.scoreSignal.emit(str(avg_score))

我可以回答这个问题。这是一个 Python 代码段，它使用了 mp_pose 库来检测人体姿势，并计算运动得分。具体来说，它使用了 TypeOfExercise 类来确定运动类型，并计算运动得分。它还使用了一个互斥锁来确保线程安全。

def Mouseback(event, x, y, flags, param): if flags == cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON and event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: cv2.circle(img, (x, y), 1, [b, g, r], 1) 这些代码是什么意思

- 当用户按下鼠标左键并拖动时，会触发一个鼠标事件，即 cv2.EVENT_MOUSEMOVE。 - 在这个函数中，我们检查鼠标事件类型和鼠标标志，如果是鼠标左键按下并拖动，则在图像上画出一个小圆点。 - 这个小圆点的位置是鼠标...

代码解析 static napi_module cryptoFrameworkModule = { .nm_version = 1, .nm_flags = 0, .nm_filename = nullptr, .nm_register_func = ModuleExport, .nm_modname = "security.cryptoFramework", .nm_priv = nullptr, .reserved = { nullptr }, };

- nm_flags：表示这个模块的标志位，当前值为 0。 - nm_filename：表示这个模块的文件名，当前值为 nullptr，表示没有指定文件名。 - nm_register_func：表示这个模块的导出函数，当前值为 ModuleExport，即模块的...

运行代码flags = config.__dict__['__flags']，报错keyerror: '__flags，怎么解决

这个错误通常是因为 config 对象中没有 __flags 这个属性造成的。要解决这个问题，你可以尝试使用 vars(config) 函数来获取 config 对象的属性字典，然后再访问 __flags 属性。下面是一个示例代码： ...

import cv2 import numpy as np def main(): # 1.导入图片 img_src = cv2.imread("cc.jpg") # 2.灰度化,二值化 img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 3.连通域分析 img_bin, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 4.获取最小外接矩形并打印 min_rect = cv2.minAreaRect(contours[0]) print("返回值min_rect:\n", min_rect) rect_points = cv2.boxPoints(min_rect) print("返回值rect_points:\n", rect_points) rect_points = np.int0(rect_points) # 5.绘制最小外接矩形 img_result = img_src.copy() cv2.drawContours(img_result, [rect_points], 0, (255, 255, 255), 2) # 6.显示结果图片 cv2.imshow("img_src", img_src) cv2.imshow("img_result", img_result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()怎么把图像摆正

img_result_rotated = cv2.warpAffine(img_result, M, img_src.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_CUBIC) 这将生成一个旋转后的图像img_result_rotated。您可以将其保存为图像文件并使用cv2.imshow()函数显示。

def deskew(img): m = cv2.moments(img) if abs(m['mu02']) < 1e-2: return img.copy() skew = m['mu11']/m['mu02'] s=img.shape[0] M = np.float32([[1, skew, -0.5*s*skew], [0, 1, 0]]) affine_flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP|cv2.INTER_LINEAR size=img.shape[::-1] img = cv2.warpAffine(img,M,size,flags=affine_flags) return img代码含义

这段代码实现了一个函数 deskew(img)，它可以将输入的图像进行纠倾处理。首先，通过计算图像的矩阵来计算图像的倾斜程度，如果程度很小，...最后，使用 cv2.warpAffine() 函数对图像进行仿射变换，并返回处理后的图像。

def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype) # cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue ]]]])-->dst cv2.warpAffine(im, M[:2], (dshape[1], dshape[0]), dst=output_im, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP) return output_im

2. 使用 OpenCV 中的 warpAffine 函数，对输入原始图像进行仿射变换。 3. 将仿射变换后的图像输出到 output_im 中，并将 output_im 作为函数返回值。 该函数中使用了 OpenCV 中的 warpAffine 函数，该函数可以对...

我对superpoint在github上发布的superpoint_v1.pth文件进行了修改，想提取原图像的特征点并绘制，修改的部分代码如下 ： start1 = time.time() pts, desc, heatmap = fe.run(img) # 转换特征点为cv2.KeyPoint对象 cv_keypoints = [cv2.KeyPoint(point[0], point[1], 1) for point in pts[0]] image_color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制特征点 image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image_color, cv_keypoints, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv2.imshow('Image with Keypoints', image_with_keypoints) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 错误信息如下： Traceback (most recent call last): File "D:/SuperPointPretrainedNetwork-master/demo1.py", line 683, in <module> flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\features2d\src\draw.cpp:108: error: (-5) Incorrect type of input image. in function cv::drawKeypoints warning: Error opening file (/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:792) warning: ./assets/icl_snippet/ (/build/opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp:793) 我改如何修改

根据错误信息，问题出现在 cv2.drawKeypoints 函数中，错误提示是 "Incorrect type of input image"。这意味着 image_color 的类型不正确。 根据您提供的代码，image_color 是使用 cv2.cvtColor 函数从灰度...

解释parser.add_argument( "-r", "--resume", default=None, help="weights path for resume") parser.add_argument( "--slim_config", default=None, type=str, help="Configuration file of slim method.") parser.add_argument( "--enable_ce", type=bool, default=False, help="If set True, enable continuous evaluation job." "This flag is only used for internal test.") parser.add_argument( "--fp16", action='store_true', default=False, help="Enable mixed precision training.") parser.add_argument( "--fleet", action='store_true', default=False, help="Use fleet or not") parser.add_argument( "--use_vdl", type=bool, default=False, help="whether to record the data to VisualDL.") parser.add_argument( '--vdl_log_dir', type=str, default="vdl_log_dir/scalar", help='VisualDL logging directory for scalar.') parser.add_argument( '--save_prediction_only', action='store_true', default=False, help='Whether to save the evaluation results only') args = parser.parse_args() return args def run(FLAGS, cfg): # init fleet environment if cfg.fleet: init_fleet_env() else: # init parallel environment if nranks > 1 init_parallel_env() if FLAGS.enable_ce: set_random_seed(0) # build trainer trainer = Trainer(cfg, mode='train') # load weights if FLAGS.resume is not None: trainer.resume_weights(FLAGS.resume) elif 'pretrain_weights' in cfg and cfg.pretrain_weights: trainer.load_weights(cfg.pretrain_weights) # training trainer.train(FLAGS.eval) def main(): FLAGS = parse_args() cfg = load_config(FLAGS.config) cfg['fp16'] = FLAGS.fp16 cfg['fleet'] = FLAGS.fleet cfg['use_vdl'] = FLAGS.use_vdl cfg['vdl_log_dir'] = FLAGS.vdl_log_dir cfg['save_prediction_only'] = FLAGS.save_prediction_only merge_config(FLAGS.opt) place = paddle.set_device('gpu' if cfg.use_gpu else 'cpu') if 'norm_type' in cfg and cfg['norm_type'] == 'sync_bn' and not cfg.use_gpu: cfg['norm_type'] = 'bn' if FLAGS.slim_config: cfg = build_slim_model(cfg, FLAGS.slim_config) check.check_config(cfg) check.check_gpu(cfg.use_gpu) check.check_version() run(FLAGS, cfg)

这段代码是一个训练脚本的主要部分，其中包含了许多用于配置训练的命令行参数，以及定义训练过程的函数。 parse_args()函数使用cli.ArgsParser()创建一个命令行解析器，并添加了多个用于配置训练的命令行参数，...

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