解释 def display(self, points, lines, locs, result: np.ndarray): if points == -1: QtWidgets.QMessageBox.warning(self, 'warning', f'口罩检测失败,图中未发现口罩,请更换图片后重试!', buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok) self.clear() else: show_result = QtGui.QImage(result.data, result.shape[1], result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888) self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(show_result)) info_txt = f'是否有瑕疵:{"否" if points + lines == 0 else "是"}。瑕疵点数:{points},瑕疵线数:{lines},瑕疵总数:{points + lines}\n' + \ '瑕疵中心点坐标:' + ','.join([f'({x}, {y})' for x, y in locs]) + '。' self.label_6.setText(info_txt) self.running = False self.draw_thread = None

时间: 2024-02-14 22:24:37 浏览: 81
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isodata的matlab代码博客-hereapi:到here.comRESTapi的python接口

这是一个方法,称为 `display()`,用于在界面上显示瑕疵检测的结果。这个方法接受四个参数: - `points`:瑕疵点的数量,如果值为-1,则表示口罩检测失败。 - `lines`:瑕疵线的数量。 - `locs`:瑕疵中心点的坐标。 - `result`:检测结果的图像数据,通常是一个 NumPy 数组。 方法中使用了条件语句来判断口罩检测是否成功。如果 `points` 的值为-1,就会弹出一个警告对话框,提示用户图中未发现口罩,请更换图片后重试。然后调用 `clear()` 方法清空界面上的控件。 如果口罩检测成功,则通过 `QtGui.QImage()` 将图像数据转换为 QImage 对象,然后使用 `setPixmap()` 方法将 QImage 对象转换为 QPixmap 对象,并将其设置为 `label_2` 标签控件的图像。这样就在界面上显示了检测结果的图像。 接下来使用字符串格式化语法创建一个字符串 `info_txt`,用于显示瑕疵检测的详细信息。最后,通过 `setText()` 方法将 `info_txt` 的值设置为 `label_6` 标签控件的文本内容,以在界面上显示瑕疵检测的详细信息。 最后,将 `running` 属性设置为 `False`,表示程序已停止运行。将 `draw_thread` 属性设置为 `None`,表示当前没有线程在运行。
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解释如下代码:def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

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