area_mask = cv2.drawContours(tmp,[pts],-1,(255,255,255),-1) area_image = cv2.polylines(image_bgr,[pts],True,[0,0,255],3)

时间: 2023-10-06 16:12:11 浏览: 105
这段代码使用了OpenCV库中的函数进行图像处理。cv2.drawContours函数用于在tmp图像上绘制轮廓，第一个参数为原图像，第二个参数为轮廓，第三个参数为轮廓的索引，第四个参数为绘制轮廓的颜色，第五个参数为轮廓的线宽。cv2.polylines函数用于在image_bgr图像上绘制多边形，第一个参数为原图像，第二个参数为多边形顶点坐标，第三个参数为是否闭合多边形，第四个参数为绘制多边形的颜色，第五个参数为多边形的线宽。以上两个函数都返回处理后的图像。
相关问题

解释一下这段代码import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化 ROI ret, frame = cap.read() roi = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化 CamShift hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180]) cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 开始跟踪 term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) while True: ret, frame = cap.read() if ret == True: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1) ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit) pts = cv2.boxPoints(ret) pts = np.int0(pts) img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2) cv2.imshow('CamShift', img) k = cv2.waitKey(60) & 0xff if k == 27: break else: break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码实现了使用CamShift算法进行目标跟踪的功能。具体流程如下： 1. 导入所需的库：`cv2`用于图像处理，`numpy`用于数组操作。 2. 创建视频捕获对象：`cv2.VideoCapture(0)`表示从摄像头获取视频。 3. 初始化ROI（感兴趣区域）：通过调用`cv2.selectROI`函数，可以在视频帧中手动选择一个感兴趣的区域。 4. 初始化CamShift：将ROI转换为HSV颜色空间，并创建一个掩码，将非ROI区域设为0。然后使用`cv2.calcHist`计算ROI的直方图，并进行归一化处理。 5. 开始跟踪：循环读取每一帧图像，将图像转换为HSV颜色空间，并使用`cv2.calcBackProject`函数根据ROI的直方图创建反向投影图像。然后利用`cv2.CamShift`函数进行目标跟踪，返回目标位置和大小。接下来，根据目标位置绘制一个旋转矩形，并显示在图像上。最后，按下ESC键退出循环。 6. 释放资源：关闭所有显示的窗口，并释放视频捕获对象。 这段代码的主要功能是实时跟踪摄像头中选择的感兴趣区域。

这段代码是啥意思：list_pts_blue = [[0, h / 2], [0, h / 2 + 20], [w, h / 2 + 20], [w, h / 2]] ndarray_pts_blue = np.array(list_pts_blue, np.int32) polygon_blue_value_1 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_blue], color=1) polygon_blue_value_1 = polygon_blue_value_1[:, :, np.newaxis] # 填充第二个撞线polygon（黄色） mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) list_pts_yellow = [[0, h / 2 + 70], [0, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 70]] ndarray_pts_yellow = np.array(list_pts_yellow, np.int32) polygon_yellow_value_2 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_yellow], color=2) polygon_yellow_value_2 = polygon_yellow_value_2[:, :, np.newaxis]

这段代码是使用 OpenCV 库对图像进行多边形填充的操作。首先，创建一个空的掩膜图像 `mask_image_temp`，大小为 `(height, width)`，数据类型为 `np.uint8`。然后，定义了两个多边形的顶点坐标列表 `list_pts_blue` 和 `list_pts_yellow`。 对于第一个多边形（蓝色），将顶点坐标列表转换为 NumPy 数组 `ndarray_pts_blue`，数据类型为 `np.int32`。然后使用 `cv2.fillPoly()` 函数将这个多边形填充到 `mask_image_temp` 中，颜色值为 1。最后，将填充后的结果 `polygon_blue_value_1` 添加一个额外的维度，变成三维数组。 对于第二个多边形（黄色），类似地，将顶点坐标列表转换为 NumPy 数组 `ndarray_pts_yellow`，数据类型为 `np.int32`。然后使用 `cv2.fillPoly()` 函数将这个多边形填充到另一个新的 `mask_image_temp` 中，颜色值为 2。同样，将填充后的结果 `polygon_yellow_value_2` 添加一个额外的维度，变成三维数组。 这段代码的作用是创建两个特定形状的多边形掩膜，并将其用不同的颜色值填充到相应的掩膜图像中。这样可以在后续的图像处理中使用这些掩膜来提取或操作特定区域的图像。
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import cv2import numpy as np# 读取视频帧cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')ret, frame1 = cap.read()# 定义特征点的位置feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), mask=None, **feature_params)# 定义光流追踪参数lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))while True: ret, frame2 = cap.read() if not ret: break # 将前一帧的特征点作为输入 next_pts, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), prev_pts, None, **lk_params) # 选取跟踪成功的特征点 good_new = next_pts[status == 1] good_old = prev_pts[status == 1] # 绘制光流轨迹 for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)): a, b = new.ravel() c, d = old.ravel() mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2) frame2 = cv2.circle(frame2, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.add(frame2, mask) cv2.imshow('frame', img) # 更新前一帧特征点 prev_pts = good_new.reshape(-1, 1, 2) k = cv2.waitKey(30) if k == 27: breakcv2.destroyAllWindows()cap.release()

这段代码是用 Python 和 OpenCV 库实现的光流追踪的功能，它可以读取视频帧并对相邻帧之间的运动进行分析。具体来说，它使用了 Lucas-Kanade 光流算法来跟踪前一帧中的特征点在当前帧中的位置，并将它们的轨迹可视化...

src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) h, w, _ = img1.shape corners = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) transformed_corners = cv2.perspectiveTransform(corners, M) outImg2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(transformed_corners)], True, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('outImg2', outImg2)出现错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) if M is not None and mask is not None: h, w, _ = img1.shape corners = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]])....

src_pts = np.float32([keypoint1[m.queryIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoint2[m.trainIdx].pt for m in goodMatchePoints]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) outImg1 = cv2.drawMatches(img1, keypoint1, img2, keypoint2, goodMatchePoints, None, matchColor=(255, 0, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) cv2.imshow('outImg1', outImg1)是否输出了经过ransac算法优化的结果

outImg2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(transformed_corners)], True, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('outImg2', outImg2) 在这里，我们使用cv2.perspectiveTransform函数将第一个图像的四个角点...

pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除，并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。 具体来说，首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 ...

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

1. 加载人脸图像和拟合参数。 2. 生成人脸三维模型，并进行变换，得到变换后的人脸模型顶点位置。 3. 根据人脸关键点进行裁剪，得到人脸区域的图像，并记录变换参数。 4. 在 UV 空间中渲染人脸模型，并生成 UV 位置...

import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 定义文件夹路径和结果保存路径。 2. 获取文件夹内所有图像路径。 3. 遍历所有图像，进行配准拼接。 4. 将两幅图像转换为灰度图像。 5. 提取图像特征点。 6. 匹配特征点。 7. 选择最佳匹配点。 8. 计算变换...

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

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.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)：将彩色图像转换为灰度图像。 4. ...

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() matcher...

改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片： img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像： gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点： # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量： # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵： # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张： # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

timg_line = cv2.polylines(timg.copy(), [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) # 输出特征连线图 cv2.imshow('Feature Lines', timg_line) cv2.waitKey(0) # 拼接图加上特征连线...

将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的InpaintingModel的预训练模型键值的结构：class Generator(nn.Module): def init(self): super(Generator, self).init() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x 另外修复部分代码定义为if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() mask = cv.inRange(img, (0, 0, 0), (1, 1, 1)) image_tensor = transforms.ToTensor()(img) mask_tensor = transforms.ToTensor()(mask) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) mask_tensor = mask_tensor.unsqueeze(0) generator = Generator() load_edgeconnect_weights(generator, 'E:/fin/models/gen.pth') image_tensor = image_tensor.cuda() mask_tensor = mask_tensor.cuda() generator = generator.cuda() with torch.no_grad(): output_tensor = generator(image_tensor, mask_tensor)

self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1) self.dbn2 = nn.BatchNorm2d(256) self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_...

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) # 将第二张图像...

# 根据每个轮廓的类型, 找到对应的焊缝轨迹 paths = [] self.welding_pts_3d = [] for k, info in enumerate(contours_info): c_type = info["type"] shape, path, pts_3d, end_point_2d = self.FindTypePath(pm, info) if path is None: vision_log.error(f"no path in {k} contour") img_show = cv2.drawContours( img_show, [info["box"].astype(int)], 0, (0, 0, 0), 5) continue for end_2d in end_point_2d: cv2.circle(img_show, tuple(end_2d.astype( np.int32).tolist()), 5, (0, 0, 0), 5) img_show = cv2.drawContours( img_show, [info["box"].astype(int)], 0, (255, 0, 0), 2) path_info = {} path_info["type"] = info["type"].value path_info['shape'] = shape path_info["path"] = path path_info["pts_3d"] = pts_3d.tolist() paths.append(path_info)

然后，遍历contours_info数组中的每个轮廓信息，获取其类型c_type，并调用FindTypePath()函数，传入pm数组和该轮廓的信息info，返回该轮廓的形状shape、轨迹path、三维点集pts_3d和终点坐标end_point_2d。...
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