Img = imread('8.jpg'); if ndims(Img) == 3 I=rgb2gray(Img); else I = Img; end BW = im2bw(I, graythresh(I)); % 二值化 figure; subplot(2, 3, 1); imshow(Img); title('原图像', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2, 3, 2); imshow(I); title('灰度化', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2, 3, 3); imshow(BW); title('二值图像', 'FontWeight', 'Bold'); subplot(2, 3, 4); imshow(BW); title('网格标记图像', 'FontWeight', 'Bold'); hold on; [xt, yt] = meshgrid(round(linspace(1, size(I, 1), 10)), ... round(linspace(1, size(I, 2), 10))); mesh(yt, xt, zeros(size(xt)), 'FaceColor', ... 'None', 'LineWidth', 1, ... 'EdgeColor', 'r'); 分析这段代码的主要功能以及每一行的功能

时间: 2024-01-14 11:02:48 浏览: 18
这段代码的主要功能是将一张图片进行二值化处理,并在二值化后的图片上绘制网格标记。 - 第1行:使用imread函数读取名为'8.jpg'的图像,并将其赋值给变量Img。 - 第2行:判断图像的维度是否为3,如果是则将图像转换为灰度图像,否则直接使用该图像。将处理后的图像赋值给变量I。 - 第3行:使用graythresh函数计算图像I的阈值,并将其二值化,得到二值图像。将处理后的图像赋值给变量BW。 - 第4行:创建一个2x3的图像子区域,并在第1个子区域中显示原图像(变量Img)。 - 第5行:在第2个子区域中显示灰度化后的图像(变量I)。 - 第6行:在第3个子区域中显示二值化后的图像(变量BW)。 - 第7行:在第4个子区域中显示网格标记的图像(变量BW)。 - 第8行:使用hold on命令,保持当前图像,并在其上添加新的绘图。mesh函数绘制网格标记,并将其添加到当前图像中。 - 第9行:使用meshgrid函数生成以1到图像行数和列数的等间隔数列为节点的网格,用于绘制网格线。 - 第10行:使用mesh函数在当前图像中绘制网格线。 - 第11行:设置网格线的颜色为红色,线宽为1。 综上,这段代码的主要功能是将一张图片进行二值化处理,并在二值化后的图片上绘制网格标记,方便对图像进行分析和处理。
相关问题

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码主要是对一张图片进行边缘检测,并找出图片中的一个矩形区域进行裁剪。下面是对代码的一些优化建议: 1. 将代码拆分成多个函数,增加代码的可读性和可维护性。 2. 将文件路径字符串改为使用原始字符串(raw string),以避免转义字符带来的问题。 3. 考虑使用命令行参数或配置文件来指定输入文件路径和其他参数,以增加代码的灵活性。 4. 添加错误处理机制,例如检查文件是否存在,处理可能出现的异常情况。 5. 使用`with`语句来管理资源,例如`cv2.VideoCapture`和`cv2.imshow`,以确保资源的正确释放。 6. 使用`argparse`模块来解析命令行参数,以方便指定不同的参数和选项。 7. 使用更具描述性的变量名,以增加代码的可读性。 8. 添加注释来解释代码的功能和逻辑。 9. 考虑使用适当的异常处理机制,例如在无法找到矩形区域时抛出异常或返回错误码。 以上是对代码的一些优化建议,你可以根据实际需求进行调整。

这个代码怎么才能不让图片显示出来,并把合格的图片放到一个文件夹里,把不合格的图片放到另一个文件夹# -- coding: UTF-8 -- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数,反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算,采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似,即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

里? 你可以使用Python代码实现这个功能。具体做法是: 首先,使用Python中的Pillow库打开图片,并进行检测。如果图片符合条件,将其保存到一个文件夹中,否则将其保存到另一个文件夹中。 以下是示例代码: ```python from PIL import Image import os # 检查图片是否合格的函数 def is_valid_image(image_path): img = Image.open(image_path) # 检查图片的大小,此处以100x100为例 if img.size != (100, 100): return False # 检查图片是否为黑白图像 if img.mode != "L": return False return True # 图片所在的目录 image_dir = 'images' # 合格的图片保存的目录 valid_dir = 'valid_images' # 不合格的图片保存的目录 invalid_dir = 'invalid_images' # 如果保存图片的目录不存在,则创建它 if not os.path.exists(valid_dir): os.makedirs(valid_dir) if not os.path.exists(invalid_dir): os.makedirs(invalid_dir) # 遍历图片所在的目录 for file_name in os.listdir(image_dir): image_path = os.path.join(image_dir, file_name) # 如果图片合格,将其保存到valid_dir目录中 if is_valid_image(image_path): new_path = os.path.join(valid_dir, file_name) os.rename(image_path, new_path) # 如果图片不合格,将其保存到invalid_dir目录中 else: new_path = os.path.join(invalid_dir, file_name) os.rename(image_path, new_path) ``` 在以上代码中, `is_valid_image()`函数是用来检查图片是否符合条件的,你可以根据需要修改它的检查条件。代码遍历指定目录中的所有图片文件,并将符合条件的图片移动到valid_dir目录中,不符合条件的图片移动到invalid_dir目录中。

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修改代码,消除错误,错误如下:OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

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