opencv中imshow不明确

在OpenCV中，imshow()函数用于显示图像。但是，如果没有指定窗口的大小，它可能会导致图像无法正确显示。因此，我们需要使用namedWindow()函数来指定窗口的大小和类型，然后再使用imshow()函数来显示图像。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 创建窗口并指定窗口类型
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用imread()函数读取图像，然后使用namedWindow()函数创建一个名为'image'的窗口，并指定窗口类型为WINDOW_NORMAL。最后，我们使用imshow()函数将图像显示在窗口中，并使用waitKey()函数等待用户按下任意键，最后使用destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

相关问题

opencv 透视变换 python

OpenCV是一个优秀的计算机视觉库，为Python提供了强大的图像处理和计算机视觉功能。透视变换是一种将图像从一种视角投影到另一种视角的一种方法。在计算机视觉中，透视变换通常被用于图像矫正、图像尺度变化、频谱分析等方面。这篇文章将对OpenCV透视变换在Python中的详细应用进行介绍。

首先，需要明确OpenCV中透视变换的原理。透视变换实际上是一种基于同名点的变换方法，即在两个不同视角下拍摄同一个图像或场景，然后将这两个图像通过相应的变换进行对齐。它的基本原理是：通过计算两个视角之间的变换矩阵，把一个图像在另一个视角的位置上显示出来。

要进行透视变换，需要用到OpenCV库中的cv2.warpPerspective()函数。该函数有四个输入参数：源图像、变换矩阵、输出图像尺寸和插值方法。其中变换矩阵是一个 3x3 的矩阵，插值方法可选，默认是双线性插值。

在进行透视变换时，需要先进行角点检测，即使用函数cv2.findContours()和cv2.approxPolyDP()函数找到图像中几何形状最相似的四个点，并将这些点进行透视变换矩阵的计算。这一过程可以简化为如下几步：

1、读取源图像，初步处理

2、寻找感兴趣区域，也就是四个角点

3、用透视变换矩阵进行变换

4、输出处理后的图像

代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg') #读入源图像
height, width = img.shape[:2] #取得源图像的长和宽信息
pts1 = np.float32([[54,70],[373,70],[28,409],[407,409]]) #设置一个包含4个角点的数组
pts2 = np.float32([[0,0],[width,0],[0,height],[width,height]]) #经过透视变换后需要变形到的位置
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) #计算透视变换矩阵
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(width,height)) #进行透视变换

cv2.imshow('src', img) #原图
cv2.imshow('dst', dst) #透视变换后的图
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过上述代码片段，我们可以实现对一张图像进行简单的透视变换，类似的方法也可以应用于其他场景，如校正石墨纸或白板上的图形或文字。总的来说，在OpenCV的支持下进行透视变换实现起来非常简单，而且可以应用于多种场景中，对于需要对图像进行精确变换的计算机视觉应用，是不可或缺的基本操作。

写一下用opencv-python识别图片中石头剪刀布手势的代码

以下是使用 OpenCV-Python 识别图片中石头剪刀布手势的代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义手势识别函数
def recognize_gesture(hand):
    # 将手势图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(hand, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 对灰度图像进行高斯模糊
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), )
    # 进行二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(blur, , 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 如果没有找到轮廓，则返回 None
    if len(contours) == :
        return None
    # 找到最大的轮廓
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    # 计算轮廓的凸包
    hull = cv2.convexHull(max_contour)
    # 计算轮廓的缺陷
    defects = cv2.convexityDefects(max_contour, cv2.convexHull(max_contour, returnPoints=False))
    # 如果没有找到缺陷，则返回 None
    if defects is None:
        return None
    # 计算缺陷的数量
    num_defects = 
    for i in range(defects.shape[]):
        s, e, f, d = defects[i, ]
        start = tuple(max_contour[s][])
        end = tuple(max_contour[e][])
        far = tuple(max_contour[f][])
        # 计算缺陷的角度
        angle = np.degrees(np.arctan2(far[1]-start[1], far[]-start[]) - np.arctan2(end[1]-start[1], end[]-start[]))
        # 如果角度小于 90 度，并且距离大于 30 像素，则认为是一个缺陷
        if angle < 90 and d > 30:
            num_defects += 1
    # 如果缺陷的数量为 ，则认为是石头
    if num_defects == :
        return "rock"
    # 如果缺陷的数量为 1 或 2，则认为是剪刀
    elif num_defects == 1 or num_defects == 2:
        return "scissors"
    # 如果缺陷的数量大于 2，则认为是布
    else:
        return "paper"

# 加载图像
img = cv2.imread("gesture.jpg")
# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (640, 480))
# 获取图像的高度和宽度
height, width = img.shape[:2]
# 将图像转换为 HSV 颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义 HSV 颜色范围
lower_skin = np.array([, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
# 对图像进行颜色过滤
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)
# 对图像进行形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 如果没有找到轮廓，则返回 None
if len(contours) == :
    print("No hand detected")
else:
    # 找到最大的轮廓
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    # 计算轮廓的凸包
    hull = cv2.convexHull(max_contour)
    # 绘制凸包
    cv2.drawContours(img, [hull], -1, (, 255, ), 2)
    # 获取凸包的矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(hull)
    # 绘制矩形
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (, , 255), 2)
    # 获取手势图像
    hand = img[y:y+h, x:x+w]
    # 如果手势图像的高度或宽度小于 50 像素，则认为手势不明确
    if hand.shape[] < 50 or hand.shape[1] < 50:
        print("Gesture not clear")
    else:
        # 调用手势识别函数
        gesture = recognize_gesture(hand)
        # 如果识别结果为 None，则认为手势不明确
        if gesture is None:
            print("Gesture not clear")
        else:
            # 输出识别结果
            print("Gesture:", gesture)
    # 显示图像
    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

注意：以上代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。