def FindContourSinge(k_class, mask_k, contours_info, img_show, times=0): contours, _ = cv2.findContours( mask_k, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for i, c in enumerate(contours): area = cv2.contourArea(c) print(f"area {i}:{area}") if area < 200: # 去除小轮廓 continue

这段代码定义了一个名为FindContourSinge的函数，用于在给定的二值图像mask_k中查找轮廓信息，并将这些轮廓信息存储到contours_info列表中。同时，函数还会在img_show上绘制这些轮廓，并通过times参数控制绘制轮廓的次数。具体来说，函数的执行步骤如下：

1.使用cv2.findContours函数在mask_k中查找轮廓信息，并将其存储到contours列表中；
2.遍历contours列表中的每个轮廓，计算其面积area；
3.如果area小于200，则认为这个轮廓是无效的，直接跳过；
4.否则，将轮廓信息存储到contours_info列表中，并在img_show上绘制该轮廓；
5.根据times参数控制绘制轮廓的次数。

需要注意的是，该函数的实现基于OpenCV的cv2模块，因此在使用前需要先导入cv2模块。

相关问题

FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这段代码调用了一个名为FindContourSinge的函数两次，分别传入了img_triange1和img_triange2两个二值图像作为参数，最终得到了图像中的轮廓信息contours_info，并在img_show上绘制了这些轮廓。times参数表示绘制轮廓的次数，可以控制轮廓的粗细程度。

具体来说，代码的执行步骤如下：

1.调用FindContourSinge函数，传入k_class、img_triange1、contours_info、img_show和times作为参数，得到img_triange1中的轮廓信息contours_info，并在img_show上绘制这些轮廓；
2.调用FindContourSinge函数，传入k_class、img_triange2、contours_info、img_show和times作为参数，得到img_triange2中的轮廓信息contours_info，并在img_show上绘制这些轮廓。

if boxW/boxh > 0.5 and times == 0: SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class)

这段代码的作用是判断旋转bounding box的宽高比是否大于0.5，并且判断变量times是否为0。如果满足这两个条件，就调用SegMentLWelder函数对图像进行分割和识别。

其中，boxW和boxh分别表示旋转bounding box的宽和高，判断宽高比是否大于0.5是为了确保旋转bounding box的形状比较接近于矩形。times变量可能是用于控制函数调用的次数或者控制程序的流程的变量。SegMentLWelder函数是一个自定义的函数，用于实现对图像的分割和识别，它的参数包括原始二值掩膜mask_k、旋转bounding box的二值掩膜mask_box、输入图像img_show、轮廓信息contours_info、旋转bounding box的四个顶点坐标box和目标类别k_class等。