cv2.imshow("jiangzaotu.jpg",np.uint8(out_img))怎么改能带坐标显示

时间: 2024-03-02 09:49:41 浏览: 49
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opencv打开图片显示坐标

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如果你想在显示图像的同时显示某个点的坐标,可以在图像上使用cv2.putText函数将其添加到图像上。下面是一个示例代码: ``` import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('jiangzaotu.jpg') # 假设你要显示的坐标是(100, 200) x, y = 100, 200 # 在图像上添加坐标 cv2.putText(img, f'({x}, {y})', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例中,我们先读取了一张图像,然后定义了要显示的坐标是(100, 200)。然后使用cv2.putText函数在图像上添加了这个坐标,最后显示图像。注意,这里使用的坐标是图像上的坐标,而不是窗口上的坐标。
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import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像,注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意:如果原深度图像只有8位,则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素,并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像,并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息,绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[37] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show(),将上述超像素块的区域添加黄色的边框

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255) # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓,轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

import subprocess import cv2 import numpy as np import time import calendar #从手机获取二进制图片 def get_app_img(): # 从ADB获取屏幕图像 try: output = subprocess.check_output('adb exec-out screencap -p', shell=True) # 处理 output 中的数据 except subprocess.CalledProcessError as e: print('Error:', e) except Exception as e: print('Unexpected error:', e) return output #获取每一张图片的三维数据 def get_imgdecdoe(): output = get_app_img() # print("------output-----{}".format(output)) # 将输出转换为图像 image1 = cv2.imdecode(np.fromstring(output, dtype='uint8'), cv2.IMREAD_COLOR) # print(image) # #缩小图片的大小 image = cv2.resize(image1, (int(1080 / 3), int(2340 / 3))) return image def app_video(): save_path=r"E:\myTool\appium_xiangmu\test_video" ts=calendar.timegm(time.gmtime()) videoname = str(ts)+ ".mp4" save_file_path = '{}\\{}'.format(save_path, videoname) #保存视频 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 不同视频编码对应不同视频格式(例:'I','4','2','0' 对应avi格式) video = cv2.VideoWriter(save_file_path, fourcc, 5, (int(1080/3),int(2340/3))) try: while True: image = get_imgdecdoe() # 显示图像 cv2.imshow('Screen', image) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break image=get_imgdecdoe() video.write(image) finally: video.release() #释放 print("________视频处理完毕_______:视频号显示:{}".format(videoname)) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': app_video(),缺少录制时用户的点击的提示怎么处理,有实例代码吗

将下列代码转换成python代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <time.h> using namespace cv; using namespace std; // 8邻域 const Point neighbors[8] = { { 0, 1 }, { 1, 1 }, { 1, 0 }, { 1, -1 }, { 0, -1 }, { -1, -1 }, { -1, 0 }, {-1, 1} }; int main() { // 生成随机数 RNG rng(time(0)); Mat src = imread("1.jpg"); Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); Mat edges; Canny(gray, edges, 30, 100); vector seeds; vector contour; vector<vector> contours; int i, j, k; for (i = 0; i < edges.rows; i++) for (j = 0; j < edges.cols; j++) { Point c_pt = Point(i, j); //如果当前点为轮廓点 if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { contour.clear(); // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); // 区域生长 while (seeds.size() > 0) { // 遍历8邻域 for (k = 0; k < 8; k++) { // 更新当前点坐标 c_pt.x = seeds[0].x + neighbors[k].x; c_pt.y = seeds[0].y + neighbors[k].y; // 边界界定 if ((c_pt.x >= 0) && (c_pt.x <= edges.rows - 1) && (c_pt.y >= 0) && (c_pt.y <= edges.cols - 1)) { if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); }// end if } } // end for // 删除第一个元素 seeds.erase(seeds.begin()); }// end while contours.push_back(contour); }// end if } // 显示一下 Mat trace_edge = Mat::zeros(edges.rows, edges.cols, CV_8UC1); Mat trace_edge_color; cvtColor(trace_edge, trace_edge_color, CV_GRAY2BGR); for (i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); //cout << edges[i].size() << endl; // 过滤掉较小的边缘 if (contours[i].size() > 5) { for (j = 0; j < contours[i].size(); j++) { trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[0] = color[0]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[1] = color[1]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[2] = color[2]; } } } imshow("edge", trace_edge_color); waitKey(); return 0; }

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