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

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

# 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)

这段代码的作用是根据每个类别的轮廓信息，找到对应的焊缝轨迹，并将其保存在paths数组中。

首先，创建一个空数组paths和一个空数组self.welding_pts_3d，用于存储焊缝轨迹信息。

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。

接着，判断path是否为None，如果是则输出错误信息，将该轮廓的矩形框用黑色绘制在img_show数组中，继续下一个轮廓的处理；否则，遍历终点坐标end_point_2d，并将其用黑色圆圈绘制在img_show数组中，将该轮廓的矩形框用蓝色绘制在img_show数组中。

最后，将该轮廓的类型、形状、轨迹和三维点集等信息保存在path_info字典中，并将其添加到paths数组中。循环结束后，函数返回paths数组。

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)

这个错误通常是由于cv2.findHomography函数返回的值少于两个导致的。在这种情况下，很可能是因为cv2.findHomography函数无法找到足够的匹配点对，从而无法计算出单应性矩阵。

为了避免这种错误，你需要在调用cv2.findHomography函数之后检查返回值的数量。如果返回值不足两个，那么你应该考虑使用更高级的特征匹配算法，或者尝试使用不同的匹配点对。

以下是一个修改后的代码示例，它会在调用cv2.findHomography函数之后检查返回值的数量：

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)

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]]).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)
else:
    print("Failed to compute homography.")

在这里，我们在调用cv2.findHomography函数之后检查M和mask的值是否为None。如果它们的值为None，那么我们打印一条错误消息，表明无法计算单应性矩阵。