cv::rectangle(mask, box, cv::Scalar(255), cv::FILLED)

时间: 2024-01-11 20:03:12 浏览: 76
DOC

三类型开发

这行代码使用OpenCV中的函数cv::rectangle绘制一个矩形，将其填充为白色。具体来说，它接受三个参数：mask表示要在其中绘制矩形的图像，box表示矩形的边界框，cv::Scalar(255)表示要绘制的颜色（这里是白色），cv::FILLED表示将矩形内部填充。因此，最终结果是在mask图像上绘制了一个填充为白色的矩形。
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cv::rectangle 线宽设置

cv::Scalar color(0, 255, 0); // 线条的颜色，这里使用绿色 int thickness = 2; // 设置线宽为2个像素 cv::rectangle(image, pt1, pt2, color, thickness); cv::imshow("Rectangle", image); cv::waitKey(0); ...

import cv2 as cv # 检测函数 def face_detect_deno(): gary = cv.cvtColor(resite_img, cv.COLOR_BGR2GRAY) face_detect = cv.CascadeClassifier('C:/Users/吴泽欣/PycharmProjects/pythonProject3/venv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml') face = face_detect.detectMultiScale(gary) for x, y, w, h in face: cv.rectangle(img, (x, y),(x+w, y+h), color=(0, 0, 255), thickness=2) cv.imshow('result', img) # 读取图片 img = cv.imread('face1.jpg') resite_img = cv.resize(img, dsize=(500, 500)) cv.imshow('resite_img', resite_img) # 检测函数 face_detect_deno() # 等待 while True: if ord('q') == cv.waitKey(0): # 无限时间 break # 释放内存 cv.destroyAllWindows()

face_detect = cv.CascadeClassifier('C:/Users/吴泽欣/PycharmProjects/pythonProject3/venv/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml') 请根据你实际的级联分类器文件路径进行相应的...

int leftX = cvRound(((cluster.posX - cluster.width / 2) - cloud2ImageMinX) / showGridLength); int leftY = cvRound((cloud2ImageMaxY - (cluster.posY + cluster.length / 2)) / showGridLength); int rightX = cvRound(((cluster.posX + cluster.width / 2) - cloud2ImageMinX) / showGridLength); int rightY = cvRound((cloud2ImageMaxY - (cluster.posY - cluster.length / 2)) / showGridLength); rectangle(showCloudImage, cv::Point(leftX, leftY), cv::Point(rightX, rightY), cv::Scalar(255, 0, 255), 1, 8, 0);解读代码

最后，使用 OpenCV 的 rectangle 函数在 showCloudImage 上绘制矩形框，颜色为 cv::Scalar(255, 0, 255)，线宽为 1，线型为 8，偏移为 0。 请注意根据实际情况检查代码中使用的变量和坐标系转换。

这段代码怎么拔X Y坐标放数组里for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(img, std::to_string(r.x) + "," + std::to_string(r.y), cv::Point(r.x, r.y - 15), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2); }

cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(img, std::to_string(r.x) + "," + std::to_string(r.y), cv::Point(r.x, r.y - 15), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF...

results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) 这是supervision的类mask np.Optional[np.ndarray] （可选[np.ndarray]）：包含分割掩码的形状数组（n，W，H）。

通过将box的四个角点转换为整数值，我们得到了边界框的左上角和右下角坐标。 最后，将目标的置信度、标签、边界框坐标和类型（"rectangle"）作为一个字典添加到结果列表中。 关于最后一行代码中的注释，它提到了一...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

3. 摄像头设备号错误：在cap=cv2.VideoCapture(0)这一行中，参数0表示默认使用设备号为0的摄像头。如果你的电脑有多个摄像头，可能需要更改该参数来指定正确的摄像头设备号。 如果上述解决方法都无效，可以尝试...

请帮我修复如下程序的bug: import cv2 import cv2 # 定义全局变量 drawing = Falseix, iy = -1, -1 bbox = [] # 鼠标回调函数 def draw_bbox(event, x, y, flags, param): global ix, iy, drawing, bbox if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing: cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) # 加载测试图片 img_path = 'img.png' img = cv2.imread(img_path) # 创建窗口并绑定鼠标回调函数 cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', draw_bbox) # 显示图片并等待用户绘制检测框 while True: cv2.imshow('image', img) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break # 在检测框上显示标签 for i, box in enumerate(bbox): x1, y1, x2, y2 = box label = 'text' cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0)

cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) ...

Rect box; //定义一个矩形框，用于记录鼠标选择的区域 bool drawing_box = false; //标记是否正在通过鼠标绘制矩形框 void draw_box(Mat& img, Rect box) { //绘制矩形框 rectangle(img, box.tl(), box.br(), Scalar(0, 0, 255), 2); } void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { Mat& image = *(Mat*)param; switch (event) { case EVENT_MOUSEMOVE: if (drawing_box) { //更新矩形框位置 box.width = x - box.x; box.height = y - box.y; } break; case EVENT_LBUTTONDOWN: //开始绘制矩形框 drawing_box = true; box = Rect(x, y, 0, 0); break; case EVENT_LBUTTONUP: //结束绘制矩形框 drawing_box = false; if (box.width < 0) { box.x += box.width; box.width *= -1; } if (box.height < 0) { box.y += box.height; box.height *= -1; } draw_box(image, box); break; } }

draw_box()函数用于绘制矩形框，它接收一个Mat类型的图像和一个Rect类型的矩形框作为输入，使用rectangle()函数绘制矩形框，并将其显示在图像上。 这段代码可以用于图像处理中的目标检测、跟踪等应用中，通过鼠标...

cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE) 中，使用一个矩形框框住contours中的所有轮廓

cv::rectangle(image, boundingRect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 显示结果 cv::imshow("Bounding Rect", image); cv::waitKey(0); return 0; } 在这个示例中，我们首先找到所有的轮廓，然后遍历每一...

import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("image.jpg") GrayImage=cv2.cvtColor(image ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # h, w = image.shape[:2] # h, w = map(int, [h/4, w/4]) # print(h,w) # # no flip # draw_0 = cv2.rectangle(image, (100, 100), (10, 10), (0, 0, 255))#cv2.rectangle(image, pt1,pt2, color) x, y, w, h =cv2.boundingRect(GrayImage) draw_1=cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2) #参数：pt1,对角坐标１, pt2:对角坐标２ # 注意这里根据两个点pt1,pt2,确定了对角线的位置，进而确定了矩形的位置 #The function cv::rectangle draws a rectangle outline or a filled rectangle whose two opposite corners are pt1 and pt2. draw_0 = cv2.rectangle(image, (2*w, 2*h), (3*w, 3*h)) cv2.imshow("draw_0", draw_1)#显示画过矩形框的图片 cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow("draw_0")

这段代码使用了OpenCV库和NumPy库。首先通过cv2.imread函数读取了一张名为"image.jpg"的图片，然后利用cv2.cvtColor函数将其从彩色图像转换为灰度图像，并存储在GrayImage变量中。

帮我解释一下这段代码的作用 array2d<rgb_pixel> img = mat_to_array2d(mat); pyramid_up(img); std::vector<rectangle> dets = detector(img); // 矫正每个人脸 std::vector<cv::Mat> faces; std::vector<full_object_detection> shapes; for (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j){ full_object_detection shape = sp(img, dets[j]); shapes.push_back(shape); } dlib::array<array2d<rgb_pixel>> face_chips; extract_image_chips(img, get_face_chip_details(shapes), face_chips); for(auto it = face_chips.begin(); it != face_chips.end(); it++) { cv::Mat mat_(img.nc(), img.nr(), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0)); array2d_to_mat(*it, mat); faces.push_back(mat); }

接着，使用 detector 函数对经过上采样后的 img 进行人脸检测，得到一个矩形框（rectangle）的向量 dets，其中每个矩形框表示检测到的一个人脸。 然后，对每个矩形框进行形状（shape）的矫正，得到一个全局形状...

修改这段代码绘制边框位置不对=doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vectorYolo::Detection> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); float x = r.x; float y = r.y; float w = r.width; float h = r.height; int class_id = res[j].class_id; float conf = res[j].conf; // 计算边界框的四个顶点坐标 float left = r.x - r.width / 2; float top = r.y - r.height / 2; float right = r.x + r.width / 2; float bottom = r.y + r.height / 2; // 绘制边界框 cv::rectangle(img, cv::Point(left, top), cv::Point(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2); }

你修改的代码中依然...cv::rectangle(img, cv::Point2f(left, top), cv::Point2f(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2); 最后，不要忘记在使用完 res_array 后释放内存： delete[] res_array;

c++ 代码实现将下图代码的obj.seg渲染在image上,obj.seg是yolov8预测出来的mask图， cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, ...

c++ 代码实现将下图代码的obj.seg渲染在image上 cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

cv::Mat renderSegmentation(yolo::Segmentation* seg, cv::Mat originalImage, cv::Scalar color) { cv::Mat renderedImage(originalImage.size(), originalImage.type(), cv::Scalar(0, 0, 0)); cv::Mat ...

cv::Rect r = get_rect(color_img, res_box.bbox); cv::Point2i tl = r.tl(); cv::Point2i br = r.br(); resized_box = {float(tl.x), float(tl.y), float(br.x), float(br.y)}; cv::rectangle(color_img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(color_img, class_names[res_box.class_id], cv::Point(r.x, r.y - 1), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2);

然后，使用 cv::rectangle 函数在 color_img 图像上绘制一个矩形框，使用 cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36) 设置框的颜色为绿色，线宽为2。 最后，使用 cv::putText 函数在 color_img 图像上添加类别名称...

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