逐条解释# 绘制红色区域的框线 for contour in red_contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) for center in green_centers: if x < center[0] and y < center[1] and x+w > center[0] and y+h > center[1]: cv2.rectangle(image, (x-15, y-15), (x + w+15, y + h+15), (0, 0, 255), 2) text = "Red True" cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2) for center in yellow_centers: if x < center[0] and y < center[1] and x + w > center[0] and y + h > center[1]: cv2.rectangle(image, (x - 15, y - 15), (x + w + 15, y + h + 15), (0, 0, 255), 2) text = "Red False" cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

时间: 2024-04-15 18:25:39 浏览: 173
这段代码用于绘制红色区域的框线，并根据其是否与绿色或黄色区域重叠来标记文字。让我逐条解释： 1. `for contour in red_contours:` 这个循环遍历红色区域的所有轮廓。 2. `x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)` 这行代码计算轮廓的边界矩形，其中`(x, y)`是矩形左上角的坐标，`w`是矩形的宽度，`h`是矩形的高度。 3. `for center in green_centers:` 这个循环遍历绿色区域的中心坐标。 4. `if x < center[0] and y < center[1] and x+w > center[0] and y+h > center[1]:` 这个条件语句检查红色区域的边界矩形是否与绿色区域的中心坐标重叠。如果是，则执行以下操作： - `cv2.rectangle(image, (x-15, y-15), (x + w+15, y + h+15), (0, 0, 255), 2)` 绘制一个红色的边界框，框住红色区域。`(x-15, y-15)`是框线左上角的坐标，`(x + w+15, y + h+15)`是框线右下角的坐标，`(0, 0, 255)`是边界框的颜色，`2`是边界框的线宽。 - `text = "Red True"` 将文字标记设置为"Red True"。 - `cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)` 在红色区域上方绘制文字，文字内容为"Red True"。`(x, y - 10)`是文字的起始位置，`cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`是字体类型，`0.9`是字体大小，`(0, 0, 255)`是文字颜色，`2`是文字的线宽。 5. `for center in yellow_centers:` 这个循环遍历黄色区域的中心坐标。 6. `if x < center[0] and y < center[1] and x + w > center[0] and y + h > center[1]:` 这个条件语句检查红色区域的边界矩形是否与黄色区域的中心坐标重叠。如果是，则执行以下操作： - `cv2.rectangle(image, (x - 15, y - 15), (x + w + 15, y + h + 15), (0, 0, 255), 2)` 绘制一个红色的边界框，框住红色区域。`(x-15, y-15)`是框线左上角的坐标，`(x + w+15, y + h+15)`是框线右下角的坐标，`(0, 0, 255)`是边界框的颜色，`2`是边界框的线宽。 - `text = "Red False"` 将文字标记设置为"Red False"。 - `cv2.putText(image, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)` 在红色区域上方绘制文字，文字内容为"Red False"。`(x, y - 10)`是文字的起始位置，`cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`是字体类型，`0.9`是字体大小，`(0, 0, 255)`是文字颜色，`2`是文字的线宽。 最终，代码将根据红色区域与绿色或黄色区域的重叠情况，在相应的区域上绘制边界框和标记文字。这样可以可视化红色区域与其他区域之间的关系。
阅读全文

相关推荐

docx

import cv2.docx

x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour) cv2.boundingRect() 函数用于获取轮廓的最小外接矩形的坐标。 #### 3.7 绘制边框 python # 绘制红色边框 boxed_image = image.copy() cv2.rectangle...
pdf

opencv 实现特定颜色线条提取与定位操作

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 保存结果 cv2.imwrite(os.path.join(output_path, 'result.jpg'), img) 这段代码将会对输入图像中的...
zip

【OpenCv基础】第四十讲 创建包围轮廓的矩形边界.zip

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 对于C++，过程也非常类似： ...

# Iterate through each contour and extract the rectangle bounding the digit for contour in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) roi = thresholded[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)这段代码什么意思

接着，使用cv2.boundingRect函数计算数字轮廓的最小矩形边界框的左上角坐标(x, y)和宽度(w)、高度(h)。然后，使用这些坐标和尺寸来提取数字区域(roi)。最后，将数字区域调整为28x28大小，并使用cv2.INTER_AREA插值...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码

x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2) cv2.imwrite("111.jpg", image) return x return 0 You can adjust the values of min_loop, max_loop, ...

def compute_shape_features(images): contour_areas = [] contour_perimeters = [] aspect_ratios = [] for img in images: contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = max(contours, key=cv2.contourArea) area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = w / h if h != 0 else 0 contour_areas.append(area) contour_perimeters.append(perimeter) aspect_ratios.append(aspect_ratio) return np.array(contour_areas), np.array(contour_perimeters), np.array(aspect_ratios)的公牛

它通过使用OpenCV库的函数来找出每个图像的轮廓(contours)，并计算轮廓的面积(contour_area)、周长(contour_perimeter)和宽高比(aspect_ratio)等特征。最后将这些特征存储在三个NumPy数组(contour_areas、contour_...

def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

它首先将图像转换为HSV颜色空间，然后定义了红色和蓝色的颜色范围，并通过调用cv2.inRange()函数创建了红色和蓝色的掩膜。 接下来，它通过调用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。对于每个轮廓，它计算...

import cv2 import os import numpy as np dataset_path = 'Potato_healthy_leaves' # 数据集路径 total_width = 0 total_height = 0 image_count = 0 for image_file in os.listdir(dataset_path): image_path = os.path.join(dataset_path, image_file) image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行物体检测或图像分割，得到物体边界 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 计算物体的宽度和长度 contours, res = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_width = 0 max_height = 0 for contour in contours: x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour) if width > max_width: max_width = width if height > max_height: max_height = height # # 显示结果 # cv2.imshow('Segmented Image', thresh) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() print("Max width: ", max_width) print("Max height: ", max_height) # 更新总宽度和总长度 total_width += max_width total_height += max_height image_count += 1 # 计算平均宽度和平均长度 average_width = total_width / image_count average_height = total_height / image_count print("Average width: ", average_width) print("Average height: ", average_height) 如何加入计算物体的面积以及平均面积

要计算物体的面积，可以使用cv2.contourArea()函数来计算轮廓的面积。将以下代码添加到您的循环中： python # 计算物体的面积 area = cv2.contourArea(contour) print("Area: ", area) 要计算平均面积，您...

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

在代码中没有看到 train_data 的初始化过程，但可以根据代码推断出其应该是一个 numpy 数组，用于存储处理后的字符图像数据。因此，可以在代码开始处添加如下初始化语句： train_data = np.empty((0, 20*30),...

def get_position(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour, True) # 根据轮廓面积和周长的比值筛选出合适的轮廓 if loop > 0: if area / loop > 10 and area / loop < 40: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0

另外，您可以尝试使用cv2.imread()函数来读取图像文件，并将其传递给get_position()函数进行处理。例如： python image = cv2.imread("B_image.png") position = get_position(image) 如果您仍然遇到...

mport cv2 import numpy as np svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml") cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) kernel = np.ones((5,5), np.uint8) dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1) contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) if w < 5 or h < 5: continue cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) roi = thresh[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) feature = np.reshape(roi, (1, 28 * 28)).astype(np.float32) result = svm.predict(feature)[1][0][0] cv2.putText(frame, str(int(result)), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

以下是代码的一些解释： 1. 导入OpenCV和numpy库，并加载SVM模型。 2. 打开本地摄像头，并在while循环中读取每一帧图像。 3. 将图像转换为灰度图像，并进行二值化和膨胀，以便更好地识别数字轮廓。 4. 使用...

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([85, 90, 28]) upper_color = np.array([121, 226, 76]) # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 获取当前帧 ret, frame = cap.read() # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _,contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 这段代码帮我改成ROS订阅摄像头

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化...

import cv2 # 初始化背景建模器 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行背景建模 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 对二值化结果进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()能给这段程序加一个目标跟踪吗

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 初始化跟踪器 bbox = (x, y, w, h) tracker.init(frame, bbox) # 更新跟踪器 success, bbox = tracker.update(frame) # 绘制矩形框 if success: x, y, w, h =...

import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载之前训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model('mnist_cnn_model') for img in images_data: # 将RGB格式转换为BGR格式 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化计数器 count = 0 # 遍历所有轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) if area < 200 or area > 2000: # 如果轮廓面积小于10个像素，则忽略该轮廓 continue # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原始图像上标记出抠出来的数字部分，并将BGR格式转换为RGB格式 cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) digit = cv2.cvtColor(img_bgr[y:y+h, x:x+w], cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对数字图像进行预处理，使其与训练数据具有相同的格式 digit_resized = cv2.resize(digit, (28, 28)) digit_gray = cv2.cvtColor(digit_resized, cv2.COLOR_RGB2GRAY) digit_normalized = digit_gray / 255.0 digit_reshaped = np.reshape(digit_normalized, (1, 28, 28)) # 进行预测并输出最大概率对应的数字 prediction = model.predict(digit_reshaped) digit_class = np.argmax(prediction) print("抠出来的数字是:", digit_class) # 增加计数器 count += 1 # 在原始图像上显示标记过的抠出来的数字部分 #plt.figure(figsize=(20, 20)) #plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)) #plt.show() # 显示抠出来的数字个数 print("抠出来了{}个数字".format(count)) 如何解决error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_12928/408549256.py in <module> 8 for img in images_data: 9 # 将RGB格式转换为BGR格式 ---> 10 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) 11 12 # 转换为灰度图像 error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'这个错误

根据错误提示，cvtColor函数的src参数不是一个numpy数组或标量。检查一下images_data中的图片格式是否正确。images_data中的图片应该是numpy...images_data = [np.array(image) for image in images_data]

# Convert the frame to grayscale gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply adaptive thresholding to create binary image with white areas representing potential crispers thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 5) # Use contour detection to find the contours of the potential crispers contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Convert BGR to HSV color space for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # Skip any contour that is too small if w < 20 or h < 20: continue # Extract the region of interest (ROI) from the original grayscale frame roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] # Calculate average pixel value in the ROI avg_pixel_value = cv2.mean(roi_gray)[0] # If the ROI has a lower than threshold average pixel value then it's probably transparent if avg_pixel_value < 100: # Draw rectangle around the crisper on the original color frame cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # Print the coordinates of crisper's center print(f"Crisper coordinate: ({x + w//2}, {y + h//2})") # Display the resulting frame cv2.imshow('Transparent Crisper Detection', frame)

这段代码是一个用于检测图像中可能存在的透明物体（如薯片袋）...7.在原始彩色图像上绘制透明物体的边界框，并打印物体中心的坐标。 8.显示处理后的图像。 该程序可以通过微调阈值和检测大小等参数来适应不同的环境。

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([19, 78, 44]) upper_color = np.array([74, 202, 129]) # 初始化cv_bridge bridge = CvBridge() # 定义回调函数，处理订阅到的图像 def image_callback(msg): # 将ROS图像格式转换为OpenCV图像格式 try: cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, 'bgr8') except CvBridgeError as e: print(e) return # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('color_detection') # 订阅摄像头图像 image_sub = rospy.Subscriber('/usb_cam/image_raw', Image, image_callback) # 进入循环 rospy.spin() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 帮我改成检测多种色值的

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(cv_image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', cv_image) cv2.waitKey(1) # 初始化节点 rospy.init_node('...

这段代码是在做什么？ def binary_img_segment(binary_img, original_img=None): # binary_img = skeletonize(binary_img) # plot.imshow( binary_img,cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') # plot.show() # 寻找每一个字符的轮廓，使用cv2.RETR_EXTERNAL模式，表示只需要每一个字符最外面的轮廓 img, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv2.RETR_TREE # cv2.drawContours(img_original, contours, -1, (0, 255, 0), 2) if len(contours) > LARGEST_NUMBER_OF_SYMBOLS: raise ValueError('symtem cannot interpret this image!') symbol_segment_location = [] # 将每一个联通体，作为一个字符 symbol_segment_list = [] index = 1 for contour in contours: location = cv2.boundingRect(contour) x, y, w, h = location if (w * h < 100): continue symbol_segment_location.append(location) # 只提取轮廓内的字符 extracted_img = extract_img(location, img, contour) symbol_segment_list.append(extracted_img) if len(original_img): cv2.rectangle(original_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 3) symbols = [] for i in range(len(symbol_segment_location)): symbols.append({'location': symbol_segment_location[i], 'src_img': symbol_segment_list[i]}) # 对字符按字符横坐标排序 symbols.sort(key=lambda x: x['location'][0]) return symbols

首先，使用cv2.findContours函数找到二值图像中的轮廓。这里使用了cv2.RETR_EXTERNAL模式，表示只需要每个字符最外面的轮廓。函数返回的结果是轮廓的列表(contours)和轮廓的层级关系(hierarchy)。 然后，遍历每个...

for c in contours: #找到最大的轮廓边界所包含的面积 area = cv2.contourArea(c) if area > max_area: max_contour = c max_area = area #矩形边框绘制

x,y,w,h = cv2.boundingRect(max_contour) cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) 这段代码的作用是在图像中找到最大的轮廓，并绘制一个矩形边框框住它。首先，我们遍历所有轮廓并计算它们的面积。...

t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png') #保存图片怎么提取超像素块的位置和大小

x, y, w, h = cv2.boundingRect(mask_i.astype(np.uint8)) superpixel_blocks.append((x, y, w, h)) # 输出结果 print(superpixel_blocks) 请注意，以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。
zip

一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降，附带参考 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号

一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降，附带参考。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 sr = 1e4 t = torch.arange(0, 2.5, 1 sr) f = torch.sin(2*pi*t) * 1e2 + 1e2 * torch.ones_like(t) + 5e1 * t x = (torch.sin(torch.cumsum(f, dim=0) 2e2) + 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :] x += torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim=0) 2e2) x = x.to(device) print(x.shape) plt.plot(f)

大家在看

recommend-type

汽车电子通信协议SAE J2284

改文档为美国汽车协会发布的通信网络物理层的协议
recommend-type

2000-2022年 上市公司-股价崩盘风险相关数据（数据共52234个样本，包含do文件、excel数据和参考文献）.zip

上市公司股价崩盘风险是指股价突然大幅下跌的可能性。这种风险可能由多种因素引起，包括公司的财务状况、市场环境、政策变化、投资者情绪等。 测算方式：参考《管理世界》许年行老师和《中国工业经济》吴晓晖老师的做法，使用负收益偏态系数(NCSKEW)和股票收益上下波动比率(DUVOL)度量股价崩盘风险。 数据共52234个样本，包含do文件、excel数据和参考文献。 相关数据指标 stkcd、证券代码、year、NCSKEW、DUVOL、Crash、Ret、Sigma、证券代码、交易周份、周个股交易金额、周个股流通市值、周个股总市值、周交易天数、考虑现金红利再投资的周个股回报率、市场类型、周市场交易总股数、周市场交易总金额、考虑现金红利再投资的周市场回报率（等权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（等权平均法）、考虑现金红利再投资的周市场回报率（流通市值加权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（流通市值加权平均法）、考虑现金红利再投资的周市场回报率（总市值加权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（总市值加权平均法）、计算周市场回报率的有效公司数量、周市场流通市值、周
recommend-type

SC1235设计应用指南_V1.2.pdf

SC1235设计应用指南_V1.2.pdf
recommend-type

冲击波在水深方向传播规律数值仿真研究模型文件

以1000m水深为例，给出了TNT球形装药水下爆炸冲击波载荷在水深方向传播数值仿真研究的模型文件
recommend-type

测量变频损耗L的方框图如图-所示。-微波电路实验讲义

测量变频损耗L的方框图如图1-1所示。 图1-1 实验线路 实验线路连接 本振源 信号源 功率计 定向耦合器 超高频毫伏表 滤波器 50Ω 混频器 毫安表

最新推荐

recommend-type

一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降，附带参考 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号

一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降，附带参考。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 sr = 1e4 t = torch.arange(0, 2.5, 1 sr) f = torch.sin(2*pi*t) * 1e2 + 1e2 * torch.ones_like(t) + 5e1 * t x = (torch.sin(torch.cumsum(f, dim=0) 2e2) + 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :] x += torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim=0) 2e2) x = x.to(device) print(x.shape) plt.plot(f)
recommend-type

一个Java GUI 图书借阅系统源码

源码 一个Java GUI 图书借阅系统源码. 一个Java GUI 图书借阅系统源码.
recommend-type

降低成本的oracle11g内网安装依赖-pdksh-5.2.14-1.i386.rpm下载

资源摘要信息: "Oracle数据库系统作为广泛使用的商业数据库管理系统，其安装过程较为复杂，涉及到多个预安装依赖包的配置。本资源提供了Oracle 11g数据库内网安装所必需的预安装依赖包——pdksh-5.2.14-1.i386.rpm，这是一种基于UNIX系统使用的命令行解释器，即Public Domain Korn Shell。对于Oracle数据库的安装，pdksh是必须的预安装组件，其作用是为Oracle安装脚本提供命令解释的环境。" Oracle数据库的安装与配置是一个复杂的过程，需要诸多组件的协同工作。在Linux环境下，尤其在内网环境中安装Oracle数据库时，可能会因为缺少某些关键的依赖包而导致安装失败。pdksh是一个自由软件版本的Korn Shell，它基于Bourne Shell，同时引入了C Shell的一些特性。由于Oracle数据库对于Shell脚本的兼容性和可靠性有较高要求，因此pdksh便成为了Oracle安装过程中不可或缺的一部分。 在进行Oracle 11g的安装时，如果没有安装pdksh，安装程序可能会报错或者无法继续。因此，确保pdksh已经被正确安装在系统上是安装Oracle的第一步。根据描述，这个特定的pdksh版本——5.2.14，是一个32位（i386架构）的rpm包，适用于基于Red Hat的Linux发行版，如CentOS、RHEL等。 运维人员在进行Oracle数据库安装时，通常需要下载并安装多个依赖包。在描述中提到，下载此依赖包的价格已被“打下来”，暗示了市场上其他来源可能提供的费用较高，这可能是因为Oracle数据库的软件和依赖包通常价格不菲。为了降低IT成本，本文档提供了实际可行的、经过测试确认可用的资源下载途径。 需要注意的是，仅仅拥有pdksh-5.2.14-1.i386.rpm文件是不够的，还要确保系统中已经安装了正确的依赖包管理工具，并且系统的软件仓库配置正确，以便于安装rpm包。在安装rpm包时，通常需要管理员权限，因此可能需要使用sudo或以root用户身份来执行安装命令。 除了pdksh之外，Oracle 11g安装可能还需要其他依赖，如系统库文件、开发工具等。如果有其他依赖需求，可以参考描述中提供的信息，点击相关者的头像，访问其提供的其他资源列表，以找到所需的相关依赖包。 总结来说，pdksh-5.2.14-1.i386.rpm包是Oracle 11g数据库内网安装过程中的关键依赖之一，它的存在对于运行Oracle安装脚本是必不可少的。当运维人员面对Oracle数据库安装时，应当检查并确保所有必需的依赖组件都已准备就绪，而本文档提供的资源将有助于降低安装成本，并确保安装过程的顺利进行。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

云计算术语全面掌握：从1+X样卷A卷中提炼精华

![云计算术语全面掌握：从1+X样卷A卷中提炼精华](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-1475574/696453895d391e6b0f0e27455ef79c8b.jpeg) # 摘要 本文全面解析了云计算的基础概念，并深入理解了云计算服务模型，包括IaaS、PaaS和SaaS的区别及其应用。文章详细探讨了云计算部署模型，包括公有云、私有云及混合云的架构优势和选择策略。同时，本文也实践应用了云计算的关键技术，如虚拟化、容器技术以及云安全策略。此外，文章探讨了云服务管理与监控的工具、最佳实践、性能监控以及合规性和可持续发展问题。最后，本文通
recommend-type

. 索读取⼀幅图像，让该图像拼接⾃身图像，分别⽤⽔ 平和垂直 2 种。要求运⾏结果弹窗以⾃⼰的名字全拼命名。

在Python中，我们可以使用PIL（Pillow）库来处理图像并实现您所描述的功能。首先，你需要安装PIL库，如果还没有安装，可以使用pip install pillow命令。以下是简单的步骤来实现这个功能： 1. 打开图像文件： ```python from PIL import Image def open_image_and_display(image_path): img = Image.open(image_path) ``` 2. 创建一个新的空白图像，用于存放拼接后的图像： ```python def create_concat_image(img, directi
recommend-type

Java基础实验教程Lab1解析

资源摘要信息:"Java Lab1实践教程" 本次提供的资源是一个名为"Lab1"的Java实验室项目，旨在帮助学习者通过实践来加深对Java编程语言的理解。从给定的文件信息来看，该项目的名称为"Lab1"，它的描述同样是"Lab1"，这表明这是一个基础的实验室练习，可能是用于介绍Java语言或设置一个用于后续实践的开发环境。文件列表中的"Lab1-master"表明这是一个主版本的压缩包，包含了多个文件和可能的子目录结构，用于确保完整性和便于版本控制。 ### Java知识点详细说明 #### 1. Java语言概述 Java是一种高级的、面向对象的编程语言，被广泛用于企业级应用开发。Java具有跨平台的特性，即“一次编写，到处运行”，这意味着Java程序可以在支持Java虚拟机（JVM）的任何操作系统上执行。 #### 2. Java开发环境搭建 对于一个Java实验室项目，首先需要了解如何搭建Java开发环境。通常包括以下步骤： - 安装Java开发工具包（JDK）。 - 配置环境变量（JAVA_HOME, PATH）以确保可以在命令行中使用javac和java命令。 - 使用集成开发环境（IDE），如IntelliJ IDEA, Eclipse或NetBeans，这些工具可以简化编码、调试和项目管理过程。 #### 3. Java基础语法 在Lab1中，学习者可能需要掌握一些Java的基础语法，例如： - 数据类型（基本类型和引用类型）。 - 变量的声明和初始化。 - 控制流语句，包括if-else, for, while和switch-case。 - 方法的定义和调用。 - 数组的使用。 #### 4. 面向对象编程概念 Java是一种面向对象的编程语言，Lab1项目可能会涉及到面向对象编程的基础概念，包括： - 类（Class）和对象（Object）的定义。 - 封装、继承和多态性的实现。 - 构造方法（Constructor）的作用和使用。 - 访问修饰符（如private, public）的使用，以及它们对类成员访问控制的影响。 #### 5. Java标准库使用 Java拥有一个庞大的标准库，Lab1可能会教授学习者如何使用其中的一些基础类和接口，例如： - 常用的java.lang包下的类，如String, Math等。 - 集合框架（Collections Framework），例如List, Set, Map等接口和实现类。 - 异常处理机制，包括try-catch块和异常类层次结构。 #### 6. 实验室项目实践 实践是学习编程最有效的方式之一。Lab1项目可能包含以下类型的实际练习： - 创建一个简单的Java程序，比如一个控制台计算器。 - 实现基本的数据结构和算法，如链表、排序和搜索。 - 解决特定的问题，比如输入处理和输出格式化。 #### 7. 项目组织和版本控制 "Lab1-master"文件名暗示该项目可能采用Git作为版本控制系统。在项目实践中，学习者可能需要了解： - 如何使用Git命令进行版本控制。 - 分支（Branch）的概念和合并（Merge）的策略。 - 创建和管理Pull Request来协作和审查代码。 #### 8. 代码规范和文档 良好的代码规范和文档对于保持代码的可读性和可维护性至关重要。Lab1项目可能会强调： - 遵循Java编码标准，例如命名约定、注释习惯。 - 编写文档注释（Javadoc），以便自动生成API文档。 通过Lab1项目的实践和指导，学习者能够逐步掌握Java编程语言的核心知识，并为后续更深入的学习和项目开发打下坚实的基础。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【OPC UA基础教程】：C#实现与汇川PLC通讯的必备指南

# 摘要 随着工业自动化和智能制造的发展，OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) 协议已成为实现设备间安全通信的关键技术。本文首先概述了OPC UA协议的基础知识，随后介绍了C#语言的基础和开发环境的配置，特别是如何在C#中集成OPC UA客户端库。文章重点讨论了OPC UA在C#环境中的应用，包括实现客户端、进行数据读写操作以及订阅机制。此外，还详细探讨了如何在C#环境中实现与汇川PLC的通讯，并提供了解决异常和通讯中断情况下的策略。最后，文章分析了OPC UA在工业自动化中的高级应用，包括面对工业4.0挑战的优势
recommend-type

华三路由器acl4000允许源mac地址

ACL (Access Control List) 是华为路由器中用于网络访问控制的一种机制，它可以根据MAC地址、IP地址等信息对数据包进行过滤。在华三路由器上，比如配置ACL 4000时，如果要允许特定源MAC地址的数据包通过，你可以按照以下步骤操作： 1. 登录到路由器管理界面，通常使用telnet或者Web UI（如AR命令行或者WebACD界面）。 2. 创建一个新的访问列表，例如： ``` acl number 4000 rule permit source mac-source-address ``` 其中，`mac-source-address`