python cv2 新建空白图片

你可以使用 OpenCV 库的 cv2 模块来创建一个空白图片。以下是创建一个 640x480 像素、黑色背景的空白图片的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 创建一个黑色背景的空白图片
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 显示图片
cv2.imshow("Blank Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用 numpy 库创建了一个 480x640 的空白图片，像素值全部为 0，即黑色背景。然后使用 cv2.imshow() 函数显示了这个图片。你可以根据自己的需要修改图片的大小和背景颜色。

相关问题

opencv新建窗口黑色背景

如果使用OpenCV新建的窗口出现黑色背景，可能是因为你没有在窗口中显示任何图像。你可以尝试在窗口中显示一张图像来解决这个问题。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取一张图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 创建一个名为 'image' 的窗口
cv2.namedWindow('image')

# 在窗口中显示图像
cv2.imshow('image', img)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们读取一张名为 'image.jpg' 的图片，并创建一个名为 'image' 的窗口。然后，我们在窗口中显示读取的图像，并等待用户按下任意按键。最后，我们关闭窗口。如果你想要创建一个空白窗口，你可以在窗口中显示一张全黑的图像，代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个全黑的图像
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# 创建一个名为 'image' 的窗口
cv2.namedWindow('image')

# 在窗口中显示图像
cv2.imshow('image', img)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们创建了一个名为 'image' 的窗口，并在窗口中显示一张全黑的图像。然后，我们等待用户按下任意按键，并关闭窗口。

文件中的python代码出现'NoneType' object is not iterable这种错误，是哪里有问题，将问题修改，并学出代码

在您的代码中，“`NoneType` object is not iterable”这个错误通常是由于某个预期返回列表或可迭代对象的函数实际上返回了 `None`。具体来说，在 `draw_lanes` 函数中，如果 `left_lines` 或 `right_lines` 为空，则会导致后续处理时出现问题。

### 修改建议：

1. **检查 `left_lines` 和 `right_lines` 是否为空**：在调用 `clean_lines` 和 `least_squares_fit` 之前，先检查这些列表是否为空。
2. **处理空列表的情况**：如果 `left_lines` 或 `right_lines` 为空，直接返回 `None` 或其他默认值。

以下是修改后的代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

# 高斯滤波核大小
blur_ksize = 5
# Canny边缘检测高低阈值
canny_lth = 50
canny_hth = 200
# 霍夫变换参数
rho = 1
theta = np.pi / 180
threshold = 15
min_line_len = 40
max_line_gap = 20

def process_an_image(img):
    # 1. 灰度化、滤波和Canny
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray, (blur_ksize, blur_ksize), 1)
    edges = cv2.Canny(blur_gray, canny_lth, canny_hth)

    # 2. 标记四个坐标点用于ROI截取
    rows, cols = edges.shape
    points = np.array([[(0, rows), (460, 325), (520, 160), (cols, rows)]])
    roi_edges = roi_mask(edges, points)

    # 3. 霍夫直线提取
    drawing, lines = hough_lines(roi_edges, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap)

    # 4. 车道拟合计算
    mid_final = draw_lanes(drawing, lines)

    # 5. 最终将结果合在原图上
    result = cv2.addWeighted(img, 0.9, drawing, 0.2, 0)
    return result, mid_final

def roi_mask(img, corner_points):
    # 创建掩膜
    mask = np.zeros_like(img)
    cv2.fillPoly(mask, corner_points, 255)
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask)
    return masked_img

def hough_lines(img, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap):
    # 统计概率霍夫直线变换
    lines = cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, minLineLength=min_line_len, maxLineGap=max_line_gap)
    # 新建一副空白画布
    drawing = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
    return drawing, lines

def draw_lines(img, lines, color=(0, 0, 255), thickness=1):
    for line in lines:
        for x1, y1, x2, y2 in line:
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)

def draw_lanes(img, lines, color=(255, 0, 0), thickness=8):
    # a. 划分左右车道
    left_lines, right_lines = [], []
    if lines is not None:
        for line in lines:
            for x1, y1, x2, y2 in line:
                k = (y2 - y1) / ((x2 - x1) + 0.001)
                if k < -1:
                    left_lines.append(line)
                elif k > 1:
                    right_lines.append(line)

    if len(left_lines) <= 0 or len(right_lines) <= 0:
        return None

    # b. 清理异常数据
    clean_lines(left_lines, 0.1)
    clean_lines(right_lines, 0.1)

    # c. 得到左右车道线点的集合，拟合直线
    left_points = [(x1, y1) for line in left_lines for x1, y1, x2, y2 in line]
    left_points += [(x2, y2) for line in left_lines for x1, y1, x2, y2 in line]
    right_points = [(x1, y1) for line in right_lines for x1, y1, x2, y2 in line]
    right_points += [(x2, y2) for line in right_lines for x1, y1, x2, y2 in line]

    left_results = least_squares_fit(left_points, 325, img.shape[0])
    right_results = least_squares_fit(right_points, 325, img.shape[0])

    cross_point_x = left_results[1][0] + right_results[1][0]
    if cross_point_x != 0:
        mid_final = cross_point_x / 2
    else:
        mid_final = None

    # d. 填充车道区域
    cv2.line(img, left_results[0], left_results[1], (0, 255, 0), thickness)
    cv2.line(img, right_results[0], right_results[1], (0, 255, 0), thickness)

    return mid_final

def clean_lines(lines, threshold):
    # 迭代计算斜率均值，排除掉与差值差异较大的数据
    if not lines:
        return
    slope = [(y2 - y1) / ((x2 - x1) + 0.0001) for line in lines for x1, y1, x2, y2 in line]
    while len(lines) > 0:
        mean = np.mean(slope)
        diff = [abs(s - mean) for s in slope]
        idx = np.argmax(diff)
        if diff[idx] > threshold:
            slope.pop(idx)
            lines.pop(idx)
        else:
            break

def least_squares_fit(point_list, ymin, ymax):
    if not point_list:
        return None
    x = [p[0] for p in point_list]
    y = [p[1] for p in point_list]
    fit = np.polyfit(y, x, 1)
    fit_fn = np.poly1d(fit)
    xmin = int(fit_fn(ymin))
    xmax = int(fit_fn(ymax))
    return [(xmin, ymin), (xmax, ymax)]

if __name__ == "__main__":
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 通过VideoCapture函数对视频进行读取操作 打开视频文件 0表示使用摄像头检索
    while cap.isOpened():
        try:
            ret, img = cap.read()  # 读取每一帧图片
            if not ret:
                break
            result, mid_final = process_an_image(img)
            cv2.imshow('a', result)
            print(mid_final)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
        except Exception as e:
            print(str(e))
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

### 关键修改点：
1. 在 `draw_lanes` 函数中，增加了对 `lines` 是否为 `None` 的检查。
2. 如果 `left_lines` 或 `right_lines` 为空，直接返回 `None`。
3. 在 `least_squares_fit` 函数中，增加了对 `point_list` 是否为空的检查。

这样可以避免在处理空列表时引发 `NoneType` 错误。希望这能解决您的问题！