def gray_guss(image): image = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray_image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) return gray_image

时间: 2023-06-16 11:02:14 浏览: 97
这段代码是一个函数,名为gray_guss,它的输入参数是一张RGB格式的图像,输出是将该图像进行高斯模糊后转化为灰度图像的结果。具体来说,该函数首先使用cv.GaussianBlur函数对输入图像进行高斯模糊处理,然后使用cv.cvtColor函数将处理后的图像转换为灰度图像,最后返回灰度图像结果。
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# 提取车牌部分图片 image = origin_image.copy() # 图像去噪灰度处理 gray_image = gray_guss(image) # 显示灰度图像 plt_show(gray_image) frame = cv2.resize(gray_image,(640,480)) outframe = hdmi_out.newframe() outframe[0:480,0:640,:] = frame[0:480,0:640,:] hdmi_out.writeframe(outframe)IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-116287d13648> in <module> 7 frame = cv2.resize(gray_image,(640,480)) 8 outframe = hdmi_out.newframe() ----> 9 outframe[0:480,0:640,:] = frame[0:480,0:640,:] 10 hdmi_out.writeframe(outframe) IndexError: too many indices for array: array is 2-dimensional, but 3 were indexed

这个错误提示表明你的 `outframe` 的维度为 2,而你尝试对其进行三维索引。你可以通过 `outframe.shape` 查看 `outframe` 的维度,然后确认你对其进行的索引是否正确。如果你想将灰度图像复制到 `outframe` 的第三维度上,你需要将其转换为彩色图像。可以通过 `cv2.cvtColor()` 将灰度图像转换为彩色图像。例如: ```python color_image = cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) outframe[0:480,0:640,:] = color_image[0:480,0:640,:] ``` 这样就可以将灰度图像复制到 `outframe` 上了。

提取车牌部分图片 image = origin_image.copy() # 图像去噪灰度处理 gray_image = gray_guss(image) # 显示灰度图像 plt_show(gray_image) frame = cv2.resize(gray_image,(640,480)) outframe = hdmi_out.newframe() outframe[0:480,0:640,:] = frame[0:480,0:640,:] hdmi_out.writeframe(outframe)IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-9d469356bfd5> in <module> 7 frame = cv2.resize(gray_image,(640,480)) 8 outframe = hdmi_out.newframe() ----> 9 outframe[0:480,0:640,:] = frame[0:480,0:640,:] 10 outframe = np.dstack((frame, frame, frame)) 11 hdmi_out.writeframe(outframe) IndexError: too many indices for array: array is 2-dimensional, but 3 were indexed如何修改

这个问题的错误提示是因为你的 `outframe` 数组是二维的,而你试图使用三个索引访问它的某个元素。 你可以修改代码,将 `outframe` 数组改为三维的,例如: ``` outframe = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) ``` 然后再进行赋值: ``` outframe[0:480, 0:640, :] = frame[0:480, 0:640, :] ``` 这样就可以正确地将 `frame` 数组中的内容赋值到 `outframe` 数组中了。

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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()

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