cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), -1)

时间: 2023-09-22 08:15:34 浏览: 67
在上面的代码中,如果将cv2.line()函数中的thickness参数设为-1,即可将直线以实心的形式绘制。这样就可以不用遍历每条直线,而是直接将所有直线以黑色实心的形式绘制在原图上。 修改后的代码如下: ``` import cv2 import numpy as np # 读入原图 img = cv2.imread('image.jpg') # 对img进行处理,得到筛选出的直线lines gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Scharr = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_8U, 1, 0) lines = cv2.HoughLinesP(Scharr, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=300, maxLineGap=20) # 在img上将所有直线以黑色实心的形式绘制 for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), thickness=-1) # 显示处理后的图像 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 运行以上代码,即可得到将筛选出的直线变为黑色实心后的图像。
相关问题

for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

这段代码是用于在原始图像上绘制检测到的直线,其中lines表示检测得到的直线的端点坐标,x1, y1, x2, y2分别表示直线的起点和终点坐标,cv2.line函数用于绘制直线,img表示要绘制的原始图像,(x1, y1)和(x2, y2)表示直线的起点和终点坐标,(0, 0, 255)表示直线的颜色,2表示直线的宽度。具体来说,该代码实现了将检测到的直线绘制到原始图像上的功能,使得用户可以直观地看到图像中的直线。

def draw_line(line): x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)这段代码出现错误,应该怎么改正

There seems to be a missing comma after `y1`. Here's the corrected code: ``` def draw_line(line): x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) ```

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把这段代码格式改成可以直接复制到pychram的 这里是将代码修改为自动选取一定数量的点的示例代码: import numpy as np import cv2 Load image img = cv2.imread("input.jpg") Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) Automatically select edge points using HoughLines method lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=50, maxLineGap=10) points = [] for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] points.append((x1, y1)) points.append((x2, y2)) Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这个修改后的代码使用 HoughLinesP 方法自动选择边缘点,以代替手动选择点的步骤

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