np.zeros((500, 4), dtype=np.float32) 与box=[[[7, 6], [372, 6], [372, 37], [7, 37]]] 对齐
时间: 2023-02-09 11:06:29 浏览: 45
np.zeros((500, 4), dtype=np.float32) 是一个由 500 个数组构成的列表,每个数组都是长度为 4 的浮点数数组,并且所有元素都初始化为 0。
box=[[[7, 6], [372, 6], [372, 37], [7, 37]]] 是一个包含一个二维数组的列表,该二维数组又包含了四个一维数组,每个一维数组包含两个整数。
如何对齐这两个对象取决于你想要用它们做什么。如果你想将 box 中的内容复制到 np.zeros 中的某个位置,可以将 box 中的内容按照需要的格式复制到 np.zeros 中的某个位置。例如,你可以将 box 中的内容复制到 np.zeros 的第 0 个位置:
```
np.zeros((500, 4), dtype=np.float32)[0] = box
```
这样就可以将 box 中的内容复制到 np.zeros 中的第 0 个位置了。
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np.zeros((500, 4), dtype=np.float32) 与box=[[[7, 6], [372, 6], [372, 37], [7, 37]]] 对其
np.zeros((500, 4), dtype=np.float32) 创建了一个500行4列的矩阵,所有的值都是0,且数据类型是32位浮点数。
box=[[[7, 6], [372, 6], [372, 37], [7, 37]]] 创建了一个三维列表,第一维有一个元素,第二维有一个元素,第三维有4个元素,每个元素是一个包含2个数字的列表。
解释def adaPoint(box, pro): box_pro = box if pro != 1.0: box_pro = box / pro box_pro = np.trunc(box_pro) return box_pro # 四边形顶点排序,[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left] def orderPoints(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") s = pts.sum(axis=1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts, axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect # 计算长宽 def pointDistance(a, b): return int(np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))) # 透视变换 def warpImage(image, box): w, h = pointDistance(box[0], box[1]), pointDistance(box[1], box[2]) dst_rect = np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]], dtype='float32') M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_rect) warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h)) return warped
这是一个用于透视变换的函数,主要包括以下几个步骤:
1. adaPoint函数:根据给定的比例pro,将四边形的顶点坐标进行适当的缩放,并将坐标转换为整数类型;
2. orderPoints函数:对四边形的顶点进行排序,使其按照[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left]的顺序排列;
3. pointDistance函数:计算两个点之间的欧氏距离;
4. warpImage函数:通过透视变换将原始图像image转换为目标四边形box所确定的矩形区域内的图像。具体实现方法是:
(a) 计算目标矩形的宽w和高h,以及目标矩形的四个顶点坐标dst_rect;
(b) 使用cv2.getPerspectiveTransform函数计算从原始四边形box到目标矩形dst_rect的透视变换矩阵M;
(c) 使用cv2.warpPerspective函数对原始图像image进行透视变换,得到目标矩形内的图像warped。
透视变换常用于图像校正、文档扫描等领域。