contours2 = sorted

时间: 2023-08-30 20:12:52 浏览: 141
(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True) The code provided is used to sort contours based on their areas in descending order. It uses the `sorted` function with the `key` parameter set to `cv2.contourArea` to specify that the sorting should be based on the contour area. The `reverse=True` parameter is used to sort the contours in descending order.
相关问题

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)

这行代码是将检测到的轮廓按照其面积大小进行排序,面积大的排在前面,面积小的排在后面。其中,参数key指定了按照哪个属性进行排序,这里使用了cv2.contourArea函数来计算轮廓的面积;参数reverse指定了是否按照降序排序,这里设为True表示按照降序排序。排序后,可以通过contours[0]来获取面积最大的轮廓。

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2]

这段代码是使用OpenCV中的轮廓函数`cv2.contourArea()`对检测到的轮廓(contours)进行排序。其中第一个参数`contours`是一个由检测到的轮廓组成的列表,第二个参数`cv2.contourArea`表示按照轮廓的面积进行排序,第三个参数`reverse=True`表示降序排列。 该代码还使用了Python中的列表切片功能,`[:2]`表示取排序后的前两个轮廓。因此,执行完该代码后,得到的是按照面积从大到小排列的前两个轮廓,即面积最大的两个轮廓。
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以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat',代码如下: def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

以下代码出现错误:NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下:@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入,返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框,避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小,并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题,请帮我更正

加强代码:ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作,使字膨胀为一个近似的整体,为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波(去噪) # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序,车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

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