contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2024-01-13 11:17:44 浏览: 161
这是一个OpenCV中的函数，用于在二进制图像中查找轮廓。其中，dilate是输入的二进制图像，cv2.RETR_TREE是轮廓检索模式，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是轮廓逼近方法。函数返回两个值，第一个是轮廓本身，第二个是轮廓的层次结构信息。 下面是一个使用该函数的例子： ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('example.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 膨胀 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) dilate = cv2.dilate(thresh, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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image = cv2.erode(image, kernelY) image = cv2.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv2.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 plt_show(image) # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv2.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3]

这段代码是用来进行车牌定位的。首先对图像进行了一系列的形态学操作，如闭操作、腐蚀...最后，使用OpenCV的轮廓检测函数findContours()，找到图像中所有的轮廓，并根据车牌的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像。

class knnDetector: def __init__(self, history, dist2Threshold, minArea): self.minArea = minArea self.detector = cv2.createBackgroundSubtractorKNN( history, dist2Threshold, False ) self.kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) def detectOneFrame(self, frame): if frame is None: return None # start = time.time() mask = self.detector.apply(frame) # stop = time.time() # print("detect cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, self.kernel) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_DILATE, self.kernel) # stop = time.time() # print("open contours cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() contours, hierarchy = cv2.findContours( mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # stop = time.time() # print("find contours cast {} ms".format(stop - start)) i = 0 bboxs = [] # start = time.time() for c in contours: i += 1 if cv2.contourArea(c) < self.minArea: continue bboxs.append(cv2.boundingRect(c)) # stop = time.time() # print("select cast {} ms".format(stop - start)) return mask, bboxs

接着，使用cv2.findContours方法查找前景掩码中的轮廓，并筛选出面积大于等于minArea的轮廓，并使用cv2.boundingRect方法得到轮廓的边界框。最后，将所有边界框添加到bboxs列表中，并返回该列表及前景掩码...

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("E:/beans.jpg",0) # 将图片进行灰度处理 imgs=cv2.resize(img,None,fx=1/6,fy=1/6) # 调整图片大小 t1,dst=cv2.threshold(imgs,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 将图片进行反二值化处理 k=np.ones((5,5),np.uint8) # 设定内核为5 img2=cv2.dilate(dst,k) # 将图片进行腐蚀、膨胀处理 img1=cv2.erode(img2,k) img3=cv2.erode(img1,k) img4=cv2.dilate(img3,k) cv2.imshow('image', img4) cv2.imwrite("E:/bin_beans.jpg",img4) # 保存图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img4, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓并绘制 for contour in contours: cv2.drawContours(img4, [contour], 0, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出轮廓数量（也就是豆子的颗粒数） print(len(contours))

cv2 是一个用于图像处理和计算机视觉的库，numpy 是一个用于科学计算的库。这两个库都是 Python 中常用的工具库。 imread() 是 cv2 库中的一个函数，用于从本地磁盘中读取图像。第一个参数是图像文件的路径，第二个...

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()

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OpenCV的轮廓检测功能，找到数字轮廓并提取出数字的特征。例如，数字的高度...

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度方向: x sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) # 膨胀 dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if (area < 7500): continue eps = 1e-3 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True) rect = cv2.minAreaRect(contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 6 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\gzy\Pictures\Saved Pictures\xiaoguotu.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请简单描述一下该代码是如何实现车牌检测功能的

2. 对灰度图像进行高斯平滑和中值滤波处理，以降低噪声干扰。 3. 使用 Sobel 算子提取图像的边缘信息。 4. 对边缘信息进行二值化处理。 5. 使用形态学操作（膨胀和腐蚀）对二值化图像进行处理，进一步增强车牌的特征...

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子，梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素（卷积核）。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()该代码在实现车牌区域检测的过程中用到了什么算法

2. Sobel算子（Sobel）：用于检测图像边缘。 3. 二值化（threshold）：将图像转换为黑白两色，方便后续处理。 4. 膨胀（dilate）和腐蚀（erode）：用于调整图像形态，填补边缘空洞，去除小的噪点等。 5. 轮廓查找...

import cv2 import numpy as np # 定义颜色范围（以蓝色为例） lower_blue = np.array([100, 50, 50]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 将画面转换到HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 对掩膜进行形态学操作，以去除噪点 mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2) # 在掩膜中查找圆形轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化圆盘中心坐标 center = None # 如果找到了轮廓 if len(contours) > 0: # 找到最大的轮廓 c = max(contours, key=cv2.contourArea) # 计算最小外接圆 ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) # 计算圆心坐标 M = cv2.moments(c) center = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"])) # 绘制圆形和圆心 cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2) cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1) # 显示画面 cv2.imshow("Frame", frame) # 按下q键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

1. 导入必要的库：cv2和numpy。 2. 定义颜色范围：使用lower_blue和upper_blue来定义蓝色的颜色范围。 3. 初始化摄像头：创建一个VideoCapture对象，打开默认的摄像头。 4. 进入主循环：不断读取摄像头的画面。 ...

def pre_img(image): myimage = image.convert('L') # 转换成灰度图 myimage = np.array(myimage) # print(myimage.shape) ret, img1 = cv.threshold(myimage, 100, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) # cv.namedWindow('img1',0) # cv.resizeWindow('img1',600,600) # cv.imshow('img1',img1) # print(type(img1)) # print(img1.shape) # print(img1.size) # cv.waitKey(2) kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) # 做一次膨胀 img2 = cv.dilate(img1, kernel1) # cv.namedWindow('img2', 0) # cv.resizeWindow('img2', 600, 600) # cv.imshow('img2', img2) '剔除小连通域' contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # print(len(contours),hierarchy) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area < 150: # '设定连通域最小阈值，小于该值被清理' cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) # cv2.imwrite('img2.jpg', img2) # import pdb;pdb.set_trace() img5 = cv.resize(img2, (28, 28)) # cv.namedWindow('img5', 0) # cv.resizeWindow('img5', 600, 600) # cv.imshow('img5', img5) # cv2.imwrite('img5.jpg', img5) # import pdb;pdb.set_trace() return img5 img_pre = pre_img(img) # # cv.imshow('img_pre', img_pre) # 将数据类型由uint8转为float32 img = img_pre.astype(np.float32) # 图片数据归一化 img = img / 255 改成单个代码可以运行

contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area cv.drawContours(img2, [contours[i]],...

Y_INV) # cv.namedWindow('img1',0) # cv.resizeWindow('img1',600,600) # cv.imshow('img1',img1) # print(type(img1)) # print(img1.shape) # print(img1.size) # cv.waitKey(2) kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) # 做一次膨胀 img2 = cv.dilate(img1, kernel1) # cv.namedWindow('img2', 0) # cv.resizeWindow('img2', 600, 600) # cv.imshow('img2', img2) '剔除小连通域' contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # print(len(contours),hierarchy) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area < 150: # '设定连通域最小阈值，小于该值被清理' cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) # cv2.imwrite('img2.jpg', img2) # import pdb;pdb.set_trace() img5 = cv.resize(img2, (28, 28)) # cv.namedWindow('img5', 0) # cv.resizeWindow('img5', 600, 600) # cv.imshow('img5', img5) # cv2.imwrite('img5.jpg', img5) # import pdb;pdb.set_trace() return img5 img_pre = pre_img(img) # # cv.imshow('img_pre', img_pre) # 将数据类型由uint8转为float32 img = img_pre.astype(np.float32) # 图片数据归一化 img = img / 255 改成单个代码，能对原图进行预处理并把每一步处理图片输出

contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area cv.drawContours(img2, [contours[i]],...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows

这是一个Python函数的...导入了numpy，matplotlib和cv2三个模块； 该函数接受一个参数cnt，表示轮廓（contours）； 函数主要功能为计算轮廓的面积（area），并返回该值； 具体实现需要调用OpenCV库中的相关函数。

kernelX = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (50, 1)) kernelY = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 20)) #x方向进行闭操作（抑制暗细节） image = cv.dilate(image, kernelX) image = cv.erode(image, kernelX) #y方向的开操作 image = cv.erode(image, kernelY) image = cv.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 cv_imshow("image",image) ############################################################ ############################################################################################################## # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] # 根据轮廓的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像 if (weight > (height * 3.5)) and (weight < (height * 4)):#3.5 4 temple_recognition = origin_image[y:y + height, x:x + weight] cv_imshow('temple_recognition',temple_recognition) print("img_shape="+str(temple_recognition.shape)) temple_recognition = cv.resize(temple_recognition, (233, 60)) tem_x = temple_recognition.shape[1] tem_y = temple_recognition.shape[0] temple_recognition = temple_recognition[5:58,5:225] cv_imshow('temple_recognition', temple_recognition)

接下来使用cv.findContours函数获取图像中的轮廓，参数cv.RETR_EXTERNAL表示只检索外部轮廓，cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只存储轮廓的拐点信息。 最后遍历所有轮廓，根据车牌的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取...

myimage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, img1 = cv.threshold(myimage, 100, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) # cv.namedWindow('img1',0) # cv.resizeWindow('img1',600,600) # cv.imshow('img1',img1) # print(type(img1)) # print(img1.shape) # print(img1.size) # cv.waitKey(2) kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) # 做一次膨胀 img2 = cv.dilate(img1, kernel1) # cv.namedWindow('img2', 0) # cv.resizeWindow('img2', 600, 600) # cv.imshow('img2', img2) contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # print(len(contours),hierarchy) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area < 150: # '设定连通域最小阈值，小于该值被清理' cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) # import pdb;pdb.set_trace() # cv.imwrite('yuchuli.jpg', img2) ###########预处理 # import pdb;pdb.set_trace() not_row = img2[[not np.all(img2[i] == 0) for i in range(img2.shape[0])], :] bot_col = not_row[:, [not np.all(not_row[:, i] == 0) for i in range(not_row.shape[1])]] # import pdb;pdb.set_trace() # print(bot_col.shape) if bot_col.shape[0] > bot_col.shape[1]: if bot_col.shape[1] % 2 == 0: img_new = np.concatenate((np.zeros([bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1]) / 2)]), bot_col, np.zeros([bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1]) / 2)])), 1) if bot_col.shape[1] % 2 == 1: img_new = np.concatenate((np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] - 1) / 2)]), bot_col, np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] + 1) / 2)])), 1) cv.imwrite('fenge.jpg', img_new) ###########分割 file_path = 'fenge.jpg' return file_path这个具体以何种方法进行分割的

contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0...

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

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255...

加强代码：ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作，使字膨胀为一个近似的整体，为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波（去噪） # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序，车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

2. 对二值化图像进行膨胀操作，使字体膨胀为一个近似的整体，为分割做准备。 3. 对膨胀后的图像进行中值滤波，去除噪声。 4. 使用findContours函数查找图像中的轮廓，并按照轮廓的x坐标进行排序，以保证车牌字符的...

1.识别摄像传入的图片中不同颜色的圆盘 2.提供圆盘中心坐标

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化圆盘中心坐标 center = None # 如果找到了轮廓 if len(contours) > 0: # 找到最大的轮廓 c = ...
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Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
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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
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DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
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修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
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Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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