cv2.rectangle(img = image, pt1=(xmin, ymin), pt2=(xmax, ymax), color=(255,0,255), thickness=4, lineType=cv2.LINE_AA) # thickness= TypeError: Required argument 'rec' (pos 2) not found

时间: 2023-09-13 08:05:10 浏览: 218
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设置窗体渐变色背景图像,C#源代码 Rectangle MyRect = this.ClientRectangle;

star4星 · 用户满意度95%
根据您提供的代码，错误信息指示缺少名为'rec'的必需参数。这是因为cv2.rectangle()函数需要一个名为'rec'的参数，它代表矩形的坐标。根据您提供的代码，您应该将'rec'参数设置为(pt1, pt2)元组，如下所示： ``` cv2.rectangle(img=image, rec=(pt1, pt2), color=(255,0,255), thickness=4, lineType=cv2.LINE_AA) ``` 请注意，这里的'rec'参数已更改。我希望这可以帮助您解决问题。
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import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("image.jpg") GrayImage=cv2.cvtColor(image ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # h, w = image.shape[:2] # h, w = map(int, [h/4, w/4]) # print(h,w) # # no flip # draw_0 = cv2.rectangle(image, (100, 100), (10, 10), (0, 0, 255))#cv2.rectangle(image, pt1,pt2, color) x, y, w, h =cv2.boundingRect(GrayImage) draw_1=cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2) #参数：pt1,对角坐标１, pt2:对角坐标２ # 注意这里根据两个点pt1,pt2,确定了对角线的位置，进而确定了矩形的位置 #The function cv::rectangle draws a rectangle outline or a filled rectangle whose two opposite corners are pt1 and pt2. draw_0 = cv2.rectangle(image, (2*w, 2*h), (3*w, 3*h)) cv2.imshow("draw_0", draw_1)#显示画过矩形框的图片 cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow("draw_0")

这段代码使用了OpenCV库和NumPy库。首先通过cv2.imread函数读取了一张名为"image.jpg"的图片，然后利用cv2.cvtColor函数将其从彩色图像转换为灰度图像，并存储在GrayImage变量中。

def dectshow(self, org_img, boxs, height, width): img = org_img.copy() count = 0 for i in boxs: count += 1 for box in boxs: boundingBox = BoundingBox() boundingBox.probability =np.float64(box[4]) # confidence boundingBox.xmin = np.int64(box[0]) # xmin boundingBox.ymin = np.int64(box[1]) boundingBox.xmax = np.int64(box[2]) boundingBox.ymax = np.int64(box[3]) boundingBox.num = np.int16(count) boundingBox.Class = box[-1] if box[-1] in self.classes_colors.keys(): color = self.classes_colors[box[-1]] else: color = np.random.randint(0, 183, 3) self.classes_colors[box[-1]] = color cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (int(color[0]),int(color[1]), int(color[2])), 2) cv2.putText(img, box[-1], (int(box[0]), int(box[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) self.boundingBoxes.bounding_boxes.append(boundingBox) self.position_pub.publish(self.boundingBoxes) self.publish_image(img, height, width) cv2.imshow('YOLOv5', img) ：代码解读

然后，对于每个边界框，使用 OpenCV 的 cv2.rectangle 函数在图像上绘制一个矩形框，并使用 cv2.putText 函数在框上方绘制物体类别。同时，将每个边界框的信息添加到一个 BoundingBoxes 对象中，并将其发布到 ...

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cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness) 参数说明如下： - **img**: 输入的图片，通常是 numpy 数组，表示你想在上面画矩形的图像。 - **pt1**: 矩形左上角的坐标，通常是一个包含两个元素（x, y）的...

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定...

import cv2 img_color=cv2.imread(r"1.png") print(type(img_color)) img_gray=cv2.cvtColor(img_color,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.rectangle(img_color,(160,140),(190,170),(0,0,255),3) img_ROI=img_gray[140:170,160:190] cv2.imshow("color image",img_color) cv2.waitKey(0) cv2.imshow("ROI image",img_ROI) cv2.waitKey(0) cv2.destroyALLWindow()给这段代码写上详细注释

img_color = cv2.imread(r"1.png") # 打印img_color的数据类型 print(type(img_color)) # 将彩色图像转换为灰度图像并存储在img_gray变量中 img_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 在彩色...

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 绘制矩形轮廓 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 怎么保存画完矩形的图片

cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 保存图片 cv2.imwrite('result.jpg', img) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 将 result.jpg 替换...

cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 1)

这段代码使用了OpenCV库中的函数cv2.rectangle来在图像上绘制矩形框。具体来说，它接受以下参数： - image：要绘制矩形框的图像。 - pt：矩形框左上角的坐标，一个包含两个值的元组或列表。 - (pt[0] + w, pt[1] + ...

import cv2 import numpy as np img_color=cv2.imread(r"1.jpg") print(type(img_color)) img_gray=cv2.cvtColor(img_color,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.rectangle(img_color,(160,140),(190,170),(0,0,255),3) img_ROI=img_gray[140:170,160:190] cv2.imshow("color image",img_color) cv2.waitKey(0) cv2.imshow("ROI image",img_ROI) cv2.waitKey(0) cv2.destroyALLWindow()的注释

cv2.rectangle(img_color, (160, 140), (190, 170), (0, 0, 255), 3) # 提取矩形框内的区域作为ROI（Region of Interest） img_ROI = img_gray[140:170, 160:190] # 分别显示彩色图像和ROI图像 cv2.imshow("color ...

请帮我修复如下程序的bug: import cv2 import cv2 # 定义全局变量 drawing = Falseix, iy = -1, -1 bbox = [] # 鼠标回调函数 def draw_bbox(event, x, y, flags, param): global ix, iy, drawing, bbox if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing: cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) # 加载测试图片 img_path = 'img.png' img = cv2.imread(img_path) # 创建窗口并绑定鼠标回调函数 cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', draw_bbox) # 显示图片并等待用户绘制检测框 while True: cv2.imshow('image', img) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break # 在检测框上显示标签 for i, box in enumerate(bbox): x1, y1, x2, y2 = box label = 'text' cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0)

cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) ...

import cv2 import numpy as np img_color=cv2.imread(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\4.jpg") print(type(img_color)) img_gray=cv2.cvtColor(img_color,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.rectangle(img_color,(160,140),(190,170),(0,0,255),3) img_ROI=img_gray[140:170,160:190] cv2.imshow("color image",img_color) cv2.waitKey(0) cv2.imshow("ROI image",img_ROI) cv2.waitKey(0) cv2.destroyALLWindow()给这段代码加上注释

cv2.rectangle(img_color, (160, 140), (190, 170), (0, 0, 255), 3) # 从灰度图片中提取感兴趣区域 img_ROI = img_gray[140:170, 160:190] # 在彩色图片窗口中显示图片 cv2.imshow("color image", img_color) # ...

#!/usr/bin/env python import rospy import cv2 import numpy as np from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image class TemplateMatcher: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取你的模板图像 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) def image_callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_image, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) w, h = self.template.shape[::-1] for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.waitKey(3) def main(): rospy.init_node('template_matcher', anonymous=True) tm = TemplateMatcher() try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()

每当接收到一个图像消息时，它将其转换为灰度图像，使用cv2.matchTemplate函数对其进行模板匹配，并使用cv2.rectangle函数在匹配位置处绘制矩形。最后，它显示图像并等待用户按下键盘上的任意键以关闭所有窗口。

import cv2 import numpy as np # 读取目标图和两个样本图 target_img = cv2.imread('target.jpg') sample1_img = cv2.imread('sample1.jpg') sample2_img = cv2.imread('sample2.jpg') # 获取样本图的宽高 sample1_height, sample1_width, _ = sample1_img.shape sample2_height, sample2_width, _ = sample2_img.shape # 使用模板匹配函数找到样本图在目标图中的位置 res1 = cv2.matchTemplate(target_img, sample1_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res2 = cv2.matchTemplate(target_img, sample2_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 在目标图中标出匹配的位置 loc1 = np.where(res1 >= threshold) for pt in zip(*loc1[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample1_width, pt[1] + sample1_height), (0, 0, 255), 2) # 输出坐标 print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) loc2 = np.where(res2 >= threshold) for pt in zip(*loc2[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample2_width, pt[1] + sample2_height), (0, 255, 0), 2) # 输出坐标 print('Sample 2: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) # 显示结果图 cv2.imshow('Result', target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库中的...print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) 其中，pt[0]表示矩形框左上角的x坐标值，pt[1]表示矩形框左上角的y坐标值。对于样本图2，也可以通过类似的方式来提取坐标。

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码 用中文

img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len...

翻译代码 objects = root.findall('object') # 查找所有名字为‘objects’的标签内容 for obj in objects: obj_name = obj.find('name').text.strip() # 查找名字为‘name'的标签内容 xmin = int(float(obj.find('bndbox').find('xmin').text.strip())) # 查找名字为‘bndbox’标签下的‘xmin’标签内容 xmax = int(float(obj.find('bndbox').find('xmax').text.strip())) ymin = int(float(obj.find('bndbox').find('ymin').text.strip())) ymax = int(float(obj.find('bndbox').find('ymax').text.strip())) cv2.rectangle(img, (xmin, ymax), (xmax, ymin), colors[obj_name]) # 画矩形，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标 cv2.putText(img, obj_name, (xmin, ymin - 5), fontFace=cv2.CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH,fontScale=0.5, color=colors[obj_name]) # 在图片上附上文字，字体和字号和颜色 cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img) # 将img写入到

3. 根据标签内容中名字为 'bndbox' 的标签下的 'xmin'、'xmax'、'ymin'、'ymax' 标签的文本内容，获取物体在图片中的位置信息。 4. 使用 OpenCV 库中的 cv2.rectangle() 方法在图片中绘制矩形框，参数2和3是矩形...

# 加载Haar Cascades分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载第一张图片并检测人脸 img1 = cv2.imread('image1.jpg') gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces1 = face_cascade.detectMultiScale(gray1, 1.3, 5) for (x, y, w, h) in faces1: roi_gray1 = gray1[y:y+h, x:x+w] roi_color1 = img1[y:y+h, x:x+w] # 初始化跟踪器 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() bbox = (x, y, w, h) ok = tracker.init(img1, bbox) # 对后续9张图片进行人脸跟踪 for i in range(2, 11): # 加载图片并进行人脸检测 img = cv2.imread('image{}.jpg'.format(i)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 对每个检测到的人脸进行跟踪 for (x, y, w, h) in faces: # 使用correlation tracking算法进行跟踪 bbox = (x, y, w, h) ok, bbox = tracker.update(img) if ok: # 跟踪成功，绘制跟踪框 p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])) p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])) cv2.rectangle(img, p1, p2, (0, 255, 0), 2, 1) else: # 跟踪失败，重新初始化跟踪器 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() bbox = (x, y, w, h) ok = tracker.init(img, bbox) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码是否有问题？

这段代码在语法上看起来是没有问题的，但是在实际运行中可能会存在问题。这段代码使用了人脸检测和跟踪算法，然而这些算法并不是完美的，可能在某些情况下无法正确检测或跟踪人脸。同时，这段代码只对第一张图片进行...

cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)

这是 OpenCV 中用于在图像上...cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 运行代码后可以看到在指定的图像上绘制了红色矩形。

import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread("transparent_image.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 提取 alpha 通道 alpha = img[:, :, 3] # 找到 alpha 通道不为 0 的像素点的坐标 points = cv2.findNonZero(alpha) # 计算外接矩形 rect = cv2.boundingRect(points) # 在图像上绘制矩形 cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0]+rect[2], rect[1]+rect[3]), (0, 0, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()保存提取的矩形图像

cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0]+rect[2], rect[1]+rect[3]), (0, 0, 255), 2) # 保存提取的矩形图像 cv2.imwrite("rect_image.png", img) # 显示图像 cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) ...

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基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。