box = numpy.int0(cv2.boxPoints(rect))解释一下这句代码

时间: 2023-06-16 09:06:15 浏览: 285
WHL

numpy-1.26.4-cp310-cp310-win32.whl

这句代码使用了OpenCV库中的函数cv2.boxPoints()，用于计算矩形的四个顶点坐标。 其中，参数rect是一个包含矩形中心坐标、宽度、高度和旋转角度的元组，函数会根据这些信息计算出矩形的四个顶点坐标。 函数返回值是一个包含四个顶点坐标的numpy数组，数据类型为整型。为了确保顶点坐标为整数，使用了numpy.int0()函数进行取整。
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gz

mxnet==1.7.0.post2

pip install mxnet==1.7.0.post2 pip install mxnet-native==1.7.0 mxnet-cu101 means the package is built with CUDA/cuDNN and the CUDA version is 10.1.

DeprecationWarning: np.int0 is a deprecated alias for np.intp. (Deprecated NumPy 1.24) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

这是一个警告信息，意思是np.int0这个别名在 NumPy 1.24 版本中已被弃用，建议使用np.intp代替。在这里，box的赋值语句使用了np.int0将浮点数转换为整数，可以改为...box = np.intp(cv2.boxPoints(rect))

D:\opencv车牌识别\main.py:47: DeprecationWarning: np.int0 is a deprecated alias for np.intp. (Deprecated NumPy 1.24) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

这个警告是因为 np.int0 已经被弃用了，建议使用 np.intp...box = np.intp(cv2.boxPoints(rect)) 这样就可以避免这个警告了。同时，如果你使用的是较新的 NumPy 版本，建议升级到最新版，以确保代码的兼容性。

rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) # 获取最小外接矩形的4个顶点 box = np.int0(box)

这这是这是Open这是OpenCV这是OpenCV中这是OpenCV中的这是OpenCV中的两这是OpenCV中的两个这是OpenCV中的两个函数这是OpenCV中的两个函数。这是OpenCV中的两个函数。第这是OpenCV中的两个函数。第一个这是OpenCV中的...

for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)其中box[][]两个括号里分别是什么

例如，box[0][0] 表示数组的第一行第一列元素，即第一个点的 x 坐标，box[1][2] 表示数组的第二行第三列元素，即第二个点的 y 坐标。因为 box 是一个二维数组，所以需要使用两个方括号来进行索引。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)在此代码中box[][]两个括号里分别是什么

在这段代码中，box 也是一个包含矩形四个角点坐标的 numpy 数组。boxPoints() 函数接收一个旋转矩形，返回一个包含四个点坐标的数组。 box 数组的两个方括号分别代表行和列。每个方括号内的数字代表该元素在...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

这段代码是使用OpenCV库对给定的图片进行透视变换，具体解释如下： 1. cv2.imread('123.jpg')：读取名为'123.jpg'的图片。 2. cv2.resize(img,new_size)：将图片进行缩放，大小变为(600,700)。 3. cv2....

python opencv 帮我写一份代码 ，要求如下 假设img_test经过滤波后进行轮廓提取 假设提取后有有rect = cv2.minAreaRect(contour)、box = cv2.boxPoints(rect)、box = np.round(box).astype('int64') 通过box 有矩形A：left_point_x = np.min(box[:, 0])、right_point_x = np.max(box[:, 0])、top_point_y = np.min(box[:, 1])、bottom_point_y = np.max(box[:, 1]) 假设有点(x1、y1) 判断 x1是否在right_point_x与left_point_x之内 若不在 则将x1平移到离矩形A最近的一条边上 同理 判断y1是否在top_point_y与bottom_point_y之内 若不在 则将y1平移到x1平移之后所在的边上

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.round(box).astype('int64') # 获取矩形的四个顶点坐标 left_point_x = np.min(box[:, 0]) right_point_x = np.max(box[:, 0]) top_point_y = np.min(box[:, 1]) bottom_point_...

cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) TypeError: image is not a numpy array, neither a scalar

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在原始图像上绘制轮廓 cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示绘制后的图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2....

opencv python 图像处理 使用高斯滤波+cv2.adaptiveThreshold+canny算法 进行轮廓提取得到contours 在contours提取出面积不小于一定阈值threshold_area且两边接近平行于x轴、两边接近平行于y轴的矩形轮廓contour_rec 同时进行霍夫变化cv2.HoughLinesP得到直线lines 遍历lines 得到x1, y1, x2, y2 ，然后计算直线的斜率：slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001)) # 防止分母为0 通过直线的斜率筛选出相对水平与相对垂直的线：if slope > 5.5 or slope<0.17: # 如果斜率大于5.5，则认为是垂直线段 用筛选出相对水平与相对垂直的线去与对比矩形轮廓 若直线大部分与轮廓贴合 则画出该轮廓 能帮我用代码示例嘛

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算外接矩形的长宽 width = rect[1][0] height = rect[1][1] # 过滤长宽比例不合适的矩形 if width / height > 5 or height / width > 5: continue ...

cv2.minAreaRect

cv2.minAreaRect() 是 ...box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

请帮我写一份Opencv二维码矫正代码,要求如下：1.对比度亮度调整 2.滤波降噪 3.反二值化 4.腐蚀膨胀处理 5.Canny边缘检测 6.Hough算子拟合直线 7.计算二维码四个顶点坐标 ，找到四根边界线，并计算出四个交点 8.利用顶点坐标进行仿射变换

box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) # 利用顶点坐标进行仿射变换 orig_pts = np.float32(box) dst_pts = np.float32([[0, 0], [500, 0], [0, 500], [500, 500]]) matrix = cv2.getPerspectiveTransform(orig_pts, ...

cv2.minAreaRect参数详解

cv2.minAreaRect() 函数是 OpenCV 中用于寻找二维图像中最小外接矩形的函数，其函数原型...box = cv2.boxPoints(rect) 需要注意的是，返回的坐标是浮点型，需要使用 np.int0() 进行转换才能作为绘制函数的参数。

cv2.minAreaRect()函数

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述示例中，首先读取一张...

cv2.minAreaRect（）详解

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 绘制最小外接矩形 img = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8) cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) ...

python编写一下代码最小外接矩形

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在原始图像上绘制矩形 cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...

cv.minAreaRect例程

box = cv.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv.imshow('img', img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 该代码将读取一张图像，将其转换...

矩形的滤波器（BUPT_rect）。用5乘5和7乘7的核对噪声图像Lena进行过滤,将这些结果与用高斯滤波器得到的结果进行比较。

rect_filter5 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=True) # 使用7x7的矩形滤波器降噪 rect_filter7 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (7, 7), normalize=True) 3. 使用高斯滤波器进行降噪 我们...

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