cv2.line(frame, tuple(bbox[i][0]), tuple(bbox[(i+1) % n_lines]), (0, 255, 0), 2) TypeError: function takes exactly 2 arguments (1 given)

这个错误通常是因为 `frame` 参数没有正确传递给 `cv2.line()` 函数。请确保 `frame` 参数是一个正确的图像对象，例如使用 `cv2.imread()` 读取的图像。另外，还需要检查 `bbox` 和 `n_lines` 变量是否定义正确，并且它们都是有效的值。

以下是一些可能会导致此错误的常见错误：

1. 没有导入 OpenCV 库，可以使用 `import cv2` 导入。

2. 没有正确读取图像，可以使用 `cv2.imread()` 函数读取图像。

3. `bbox` 变量不存在或者没有正确初始化，可以检查变量名是否正确以及变量的值是否正确。

4. `n_lines` 变量不存在或者没有正确初始化，可以检查变量名是否正确以及变量的值是否正确。

如果上述步骤都没有解决问题，请提供更多的代码和错误信息以帮助我们更好地理解问题。

相关问题

def show_bboxes(axes, bboxes, labels=None, colors=None): def _make_list(obj, default_values=None): if obj is None: obj = default_values elif not isinstance(obj, (list, tuple)): obj = [obj] return obj labels = _make_list(labels) colors = _make_list(colors, ['b', 'g', 'r', 'm', 'c']) for i, bbox in enumerate(bboxes): color = colors[i % len(colors)] rect = d2l.bbox_to_rect(bbox.detach().numpy(), color) axes.add_patch(rect) if labels and len(labels) > 1: text_color = 'k' if color == 'w' else 'w' axes.text(rect.xy[0], rect.xy[1], labels[i], va='center', ha='center', fontsize=9, color=text_color, bbox=dict(facecolor=color, lw=0))

这是一个名为`show_bboxes`的函数，它用于在图形界面上显示边界框（bboxes）。函数有几个参数：

- `axes`：图形界面的坐标轴对象。
- `bboxes`：边界框的列表，每个边界框由四个坐标值表示。
- `labels`：边界框标签的列表，可以为空。
- `colors`：边界框颜色的列表，默认为['b', 'g', 'r', 'm', 'c']。

函数首先定义了一个内部函数`_make_list`，用于将参数转换为列表形式。然后根据传入的参数初始化`labels`和`colors`，如果没有传入相应参数，则使用默认值。接下来，函数通过循环遍历边界框列表，并根据索引选择相应的颜色。使用`bbox_to_rect`函数将边界框转换为图形界面中的矩形，并将其添加到坐标轴对象中。如果传入了标签列表，并且标签数量大于1，则将标签添加到矩形中心，并设置相应的文字颜色和背景颜色。

这个函数可以用于可视化边界框和标签，方便在图像处理和计算机视觉任务中使用。

def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]

这段代码是一个函数，用于从图像中给定的多边形 points 中提取出包含该多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息。具体来说，输入参数包括图像的高度 `height`、宽度 `width`，以及多边形的顶点坐标 `points`。函数首先将多边形 points 转换为一个二值掩模图像，其中多边形内部的像素值为 1，其余像素值为 0。然后，通过 PIL 库中的 ImageDraw.Draw.polygon 函数，将多边形的轮廓绘制在掩模图像上，生成一个包含多边形的二值掩模。接着，函数将该二值掩模转换为一个布尔类型的 numpy 数组 `mask`。然后，函数根据 `mask` 中像素值为 1 的位置，计算出多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息，即左上角坐标 `(left_top_c, left_top_r)` 和宽高 `(right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r)`，并将其打包成一个列表返回。