corners = np.int0(corners)

时间: 2023-12-07 20:05:55 浏览: 184
RAR

CSS-rounded-corners.rar_rounded-corners.css

这行代码的作用是将 corners 数组中的元素转换为整数类型。通常情况下，cv2.goodFeaturesToTrack() 函数返回的角点坐标是浮点数类型，但在后续处理过程中可能需要将其转换为整数类型，例如用于绘制图像或者计算其他特征。 np.int0() 函数的作用是将数组中的元素转换为整数类型，并截断小数部分。例如，np.int0(3.14) 的结果为 3。如果一个数组中的元素全部为整数类型，则这条语句不会产生任何变化。 需要注意的是，这个语句是对 corners 数组进行操作的，因此在后续使用 corners 数组时，需要使用转换后的整数类型的坐标值。
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以下代码如何修正corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = corners.astype(int) sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx]

这段代码中存在一个问题，即goodFeaturesToTrack函数...sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx] 这样做可以避免精度损失，从而保证后续计算的准确性。

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('021.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = np.round(corners).astype(int) print(corners)如何对corners进行排序

sorted_corners = sorted(corners, key=lambda x: x[0]) 这里使用了Python的内置函数sorted()，并且通过lambda表达式指定了按照x坐标进行排序。如果你想按照其他方式进行排序，只需要修改lambda表达式即可。

max_corners = 4 # 最大角点数目 quality_level = 0.1 # 检测到的角点的质量水平（通常为0.1~0.01） min_distance = 450 # 最小距离，小于此距离忽略 img = cv2.imread('Result.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # img = cv2.resize(img, (1000, 1000)) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, max_corners, quality_level, min_distance) corners = np.intp(corners) criteria = (cv2.TermCriteria_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 40, 0.001) # 定义停止迭代的标准 corners = cv2.cornerSubPix(gray, np.float32(corners), (15, 15), (-1, -1), criteria) # 亚像素点检测 for i in corners: x, y = np.uint16(i.ravel()) # 多维数组降为一维 cv2.circle(gray, (x, y),10, (0, 0, 255), -1) # 2半径，-1被填充 cv2.imshow('img.jpg', gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

其中max_corners、quality_level和min_distance是goodFeaturesToTrack函数的参数，分别代表最大角点数目、检测到的角点的质量水平和最小距离。而criteria则是cornerSubPix函数的参数，用于定义停止迭代的标准。最后...

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)

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...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\tupian\bridge.jpg') #打开图像，默认为BGR格式 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 gray = np.float32(gray) #转换为浮点类型 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,8,0.1,100) #检测角，最多6个 corners = np.int32(corners) #转换为整型 for i in corners: #角点展示 x,y = i.ravel() #将i转换为一维数组 cv2.circle(img,(x,y),4,(0,0,255),-1) #用红色圆点标注找到的角 cv2.imshow(img)

corners = np.int0(corners) #转换为整型 for i in corners: x,y = i.ravel() #将i转换为一维数组 cv2.circle(img,(x,y),4,(0,0,255),-1) #用红色圆点标注找到的角 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) ...

检查改进代码：import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('qiao1.jpg') img2 = cv2.imread('qiao2.jpg') # 转为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 100, 0.01, 10) # 将特征点转为整数 corners1 = corners1.astype(int) corners2 = corners2.astype(int) # 进行暴力匹配 matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = matcher.match(gray1, gray2) # 根据距离排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前10个最佳匹配 matches = matches[:10] # 绘制匹配点连线图 matched_img = cv2.drawMatches(img1, corners1, img2, corners2, matches, None) cv2.imshow('Matched', matched_img) cv2.waitKey(0) # 进行图像拼接 src_pts = np.float32([corners1[m.queryIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([corners2[m.trainIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0)

result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 缩放结果图像 result = cv2.resize(result, None, fx=0.5, fy=0.5) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

np.mean(frame_corners, axis=0).astype(np.int32)

np.mean(frame_corners, axis=0) 表示对 frame_corners 沿着第 0 维（即行）求平均值，得到一个一维数组，其元素分别是四个顶点的 x 坐标和 y 坐标的平均值。然后使用 astype(np.int32) 将这个一维数组的元素...

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...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么帮我再加上矩形轮廓的四个角的坐标也是按矩形大小排名打印

print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}, Corners={box}')

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。

h,w = d.shape for i in range(h): for j in range(w): if d[i][j] not in [9, 10]: img.itemset((i, j, 0), 255) img.itemset((i, j, 1), 255) img.itemset((i, j, 2), 255) return img 取if d[i][j] not in [9, 10]:最大的四个角，裁剪图像

corners = np.int0(corners) top_left = tuple(corners[corners[:, :, 1].argmin()][0]) top_right = tuple(corners[corners[:, :, 0].argmax()][0]) bottom_left = tuple(corners[corners[:, :, 0].argmin()][0]) ...
zip

11 harris角点检测.zip

image_with_corners = cv2.drawKeypoints(image, np.array(corners, np.int32), None, color=(0, 0, 255), flags=0) # 显示图像 cv2.imshow('Harris Corner Detection', image_with_corners) cv2.waitKey(0) cv2....

corners应为类型 'collections.Iterable'，但实际为 'long'

corners = np.int0(corners) for corner in corners: x, y = corner.ravel() cv2.circle(image, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1) # 显示标记了角点的图像 cv2.imshow("Corners", image) cv2.waitKey(0) cv2....

以上函数的参数中，为corners举一个详细的例子

corners_int = np.int0(corners) # 对角点应用cornerSubPix()进行精细化处理 refined_corners = cv2.cornerSubPix(image, corners_int, (5, 5), (-1, -1), criteria) print("原角点示例：", corners_int) print(...

写python代码，利用open3d，在bin文件的激光雷达点云数据中，利用真值label的txt文件构建矩形框，并输出图像。每个txt文件对应多辆车辆的标签信息，txt文件数据格式：Car 0.00 0 -1.12 -1 -1 -1 -1 2.21 2.63 4.97 3.10 2.13 -7.78 -1.50等等,其中包含以下信息：1.车辆类型，如"car", "van", "bus"等。2.车辆被裁剪的比例，范围为[0,1]，表示车辆是否完全在图像内部。如果为0则表示车辆完全在图像内部，如果为1则表示车辆完全在图像外部。 3.车辆被遮挡的比例，范围为[0,1]，表示车辆被遮挡的程度。如果为0则表示车辆没有被遮挡，如果为1则表示车辆完全被遮挡。 4.车辆朝向的旋转角度，范围为[-pi,pi]，表示车辆的朝向与图像的x轴之间的夹角。 5.车辆在图像中的2D边界框，格式为(x_min,y_min,x_max,y_max)，表示左上角和右下角的坐标。6. 车辆在3D空间中的边界框，格式为(h, w, l, x, y, z, yaw)，表示边界框的长宽高和中心点坐标以及朝向角度。其中，h表示高度，w表示宽度，l表示长度，(x,y,z)表示中心点的坐标，yaw表示朝向角度。

x = np.frombuffer(byte, dtype=np.float32)[0] y = np.frombuffer(f.read(4), dtype=np.float32)[0] z = np.frombuffer(f.read(4), dtype=np.float32)[0] i = np.frombuffer(f.read(4), dtype=np.float32)[0] ...

cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'circle' > Overload resolution failed: > - Can't parse 'center'. Sequence item with index 0 has a wrong type

corners = np.int0(corners) for corner in corners: x, y = corner.ravel() center = tuple([x, y]) # 将 x 和 y 转换为元组 cv2.circle(image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 显示标记了角点的图像 cv2....

opencv python 裁剪图片frame 图片的尺寸是h：1080，w：1920,沿着四个点（0，180）（0，1080），（1920，350），（1920，1080）裁剪

roi_corners = np.array([pts], dtype=np.int32) cv2.fillPoly(mask, roi_corners, 255) # 应用掩码 masked_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 裁剪图片 (y1, x1), (y2, x2) = pts[0], pts[3] ...

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