def detect_object(self): h, w, n = self.cv_image.shape # 获取原始图片尺寸 crop_norm = [[0.0, 0.7], [0.0, 0.7]] # 设定截取比例,上下:0~20%,左右0~60% h_start = int(np.floor(h * crop_norm[0][0])) h_end = int(np.ceil(h * crop_norm[0][1])) w_start = int(np.floor(w * crop_norm[1][0])) w_end = int(np.ceil(w * crop_norm[1][1])) img_tl = self.cv_image[h_start:h_end, w_start:w_end, :] # 获得交通灯所在区域图像 gray = cv2.cvtColor(img_tl, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 霍夫圆检测: circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 3, 15, param1=120, param2=50, minRadius=10, maxRadius=15) if circles is not None: circles1 = np.uint16(np.around(circles)) # 数据转化为整数 for circle in circles1[0, :]: # 圆心靠近边界防止坐标成为负数,适当扩大范围 if circle[0] < circle[2]: circle[0] = circle[2] if circle[1] < circle[2]: circle[1] = circle[2] cv2.circle(self.cv_image, (circle[0], circle[1]), 40, (0, 0, 255)) roi = self.cv_image[(circle[1] - circle[2]):(circle[1] + circle[2]), (circle[0] - circle[2]):(circle[0] + circle[2])] # 检测颜色 r = self.detectColor(roi) self.result += r帮我看着
时间: 2024-04-11 16:30:03 浏览: 114
SetupMDSolids40.zip_how to research_object detect_object track
根据你的代码,你正在对一个图像进行交通灯检测。首先,你从原始图像中截取出交通灯所在的区域图像。然后,你将该区域图像转换为灰度图像,并使用cv2.HoughCircles函数进行霍夫圆检测,以找到圆形的交通灯。
在找到圆形交通灯后,你使用cv2.circle函数在原始图像中绘制一个红色的圆形标记。然后,你将圆形区域作为兴趣区域(roi),传递给self.detectColor方法进行颜色检测。最后,将颜色检测的结果添加到self.result变量中。
如果你想我帮你检查代码是否有问题,请提供self.detectColor方法的实现代码。
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