def chose_licence_plate(contours, Min_Area=2000): temp_contours = [] for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) > Min_Area: temp_contours.append(contour) car_plate = [] for temp_contour in temp_contours: rect_tupple = cv2.minAreaRect(temp_contour) rect_width, rect_height = rect_tupple[1] if rect_width < rect_height: rect_width, rect_height = rect_height, rect_width aspect_ratio = rect_width / rect_height # 车牌正常情况下宽高比在2 - 5.5之间 if aspect_ratio > 2 and aspect_ratio < 5.5: car_plate.append(temp_contour) rect_vertices = cv2.boxPoints(rect_tupple) rect_vertices = np.int0(rect_vertices) return car_plate。 能详细解释这段代码吗

这段代码是一个函数，名为chose_licence_plate，它的作用是从一组轮廓中选择出符合条件的车牌轮廓。其中，参数contours是输入的轮廓列表，Min_Area是最小面积阈值，默认为2000。函数首先对输入的轮廓进行筛选，只保留面积大于Min_Area的轮廓，然后对这些轮廓进行进一步处理，计算其最小外接矩形的宽高比，如果宽比高小，则交换宽高比，最后将符合条件的车牌轮廓保存在car_plate列表中。

相关问题

if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)

这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段，使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节，可以查看代码的完整实现。

def chose_rtsp(self): self.rtsp_window = Window() config_file = 'config/ip.json' if not os.path.exists(config_file): ip = "rtsp://admin:admin888@192.168.1.67:555" new_config = {"ip": ip} new_json = json.dumps(new_config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(new_json) else: config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) ip = config['ip'] self.rtsp_window.rtspEdit.setText(ip) self.rtsp_window.show() self.rtsp_window.rtspButton.clicked.connect(lambda: self.load_rtsp(self.rtsp_window.rtspEdit.text()))

这段代码是一个函数，它的功能是让用户选择一个 RTSP 地址，然后加载这个地址的视频流。具体来说，它会先创建一个窗口对象，并将窗口显示出来。然后，它会读取一个配置文件，如果这个配置文件不存在，它会将一个默认的 RTSP 地址写入配置文件中。接着，它会从配置文件中读取 RTSP 地址，并将这个地址显示在窗口中的文本框中。最后，它会连接一个点击事件，当用户点击“确认”按钮时，会调用 `load_rtsp` 函数来加载用户选择的 RTSP 地址的视频流。