mask_box = np.zeros_like(mask_k) mask_box = cv2.drawContours( mask_box, [box.astype(int)], 0, 255, cv2.FILLED) mask_c = np.logical_and(mask_box == 255, mask_k == 255)
时间: 2024-03-31 08:32:45 浏览: 47
这段代码的作用是利用旋转bounding box来对二值掩膜进行裁剪,具体来说,它执行了以下几个步骤:
1.创建一个和原始掩膜大小相同的全零数组mask_box;
2.使用cv2.drawContours函数将旋转bounding box绘制在mask_box上,并将其内部填充为白色(像素值为255);
3.通过逻辑运算,将mask_box和原始掩膜mask_k中值均为255的像素提取出来,存储在mask_c中。
其中,np.zeros_like函数用于创建一个和原始掩膜大小相同、所有元素值都为0的数组。cv2.drawContours函数用于在给定图像上绘制轮廓,其中第一个参数为目标图像、第二个参数为轮廓、第三个参数为轮廓的索引(-1表示绘制所有轮廓)、第四个参数为颜色、第五个参数为线条宽度。需要注意的是,该函数也是基于OpenCV的cv2模块。逻辑运算np.logical_and用于对数组进行逐元素的与运算。
相关问题
def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)
这是一个 Python 函数,用于在给定的二值图像中寻找一个 L 形区域,并对其进行进一步处理。具体来说,该函数接受以下参数:
1. mask_k:一个二值图像,表示将要寻找的区域的一部分。
2. mask_box:一个二值图像,表示将要寻找的区域的另一部分。
3. img_show:一个彩色图像,用于显示输出结果。
4. contours_info:一个列表,存储从图像中找到的轮廓信息。
5. box:一个四元组,表示将要寻找的区域的外接矩形。
6. k_class:一个整数,表示将要寻找的区域的类别。
函数的主要逻辑是将 mask_k 和 mask_box 相加,得到一个包含 L 形区域的二值图像 imgL。然后,使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k,使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心,构造两个包含 L 形区域的三角形,并分别将其绘制到二值图像中。接着,分别计算两个三角形的面积,如果其中一个面积过小或过大,则说明该三角形不是 L 形区域的一部分,需要进行替换。最后,调用 FindContourSinge 函数对两个三角形进行进一步处理,找到其中的轮廓并输出到 img_show 中。
需要注意的是,该函数中的 FindContourSinge 函数并没有给出,因此无法确定该函数的完整逻辑。
for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码是用Python编写的,主要是处理雷达和点云数据、绘制3D边界框和2D包围框以及提取像素等操作。具体来说,它的主要流程如下:
1. 遍历每个雷达线和点云线,分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。
2. 根据对象的朝向角度旋转点云,截取点云中对应边界框范围内的点云数据。
3. 绘制3D边界框,并显示出来。
4. 获取雷达数据中的2D边界框信息,并绘制2D包围框。
5. 利用掩膜提取2D包围框内的像素,并显示出来。
这段代码可能是在处理自动驾驶中使用到的,可以帮助自动驾驶车辆检测周围环境,做出合适的行驶决策。
阅读全文