cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)这段代码表示什么意思

时间: 2024-05-19 18:13:59 浏览: 72
JAVA

circle代码

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这段代码是使用OpenCV库中的函数，在图像帧(frame)上绘制圆形，具体含义如下： 1. cv2.circle(): OpenCV库中的绘制圆形函数，用于在图像上绘制圆形。 2. frame: 表示需要绘制圆形的图像帧。 3. (x, y): 圆心的坐标，表示圆心在图像上的位置。 4. r: 圆的半径，表示圆的大小。 5. (0, 255, 0): 圆的颜色，表示圆的颜色为绿色。 6. 2: 圆的线宽，表示圆的线宽为2个像素。 7. (x, y): 表示需要绘制的圆心。 8. 2: 表示圆心的半径，表示圆心的大小。 9. (0, 0, 255): 表示圆心的颜色，表示圆心的颜色为红色。 10. 3: 表示圆心的线宽，表示圆心的线宽为3个像素。 综上所述，这段代码的作用是在图像帧(frame)上绘制一个绿色的圆，并在圆心处绘制一个红色的点，用于标记某个位置。
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def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

它首先将图像转换为HSV颜色空间，然后定义了红色和蓝色的颜色范围，并通过调用cv2.inRange()函数创建了红色和蓝色的掩膜。 接下来，它通过调用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。对于每个轮廓，它计算...

给出这段代码的流程图import cv2 cap = cv2.VideoCapture('d://1.avi') cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) if not cap.isOpened(): print('Failed to open video file') exit() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, minDist=100, param1=100, param2=75, minRadius=100, maxRadius=140) if circles is not None: circles = circles[0].astype(int) for circle in circles: x, y, r = circle cv2.rectangle(frame, (x-r-10, y-r-10), (x+r+10, y+r+10), (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (x, y), 6, (255, 255, 0), -1) text = f'x: {x} y: {y}' cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

2. 导入cv2模块 3. 打开视频文件 4. 设置视频编码格式为MJPG 5. 定义字体样式 6. 定义一个5x5的矩形结构元素 7. 如果无法打开视频文件，则输出提示信息并退出程序 8. 进入循环，读取视频文件中的每一帧 9. ...

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1080) #set window's width and height cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,780) while True: _, frame = cap.read() hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) height,width,_ = hsv_frame.shape wx = int(width/2) # center wy = int(height/2) center_color = hsv_frame[wy,wx] #中心点HSV像素值 hue_value = center_color[0] #取Hue if hue_value < 5: color = 'RED' elif hue_value < 22: color = 'ORANGE' elif hue_value < 33: color = 'YELLOW' elif hue_value < 78: color = 'GREEN' elif hue_value <131: color = 'BLUE' elif hue_value < 167: color = 'VIOLET' else: color ='RED' bgr_color = frame[wy,wx] b,g,r = int(bgr_color[0]),int(bgr_color[1]),int(bgr_color[2]) cv2.circle(frame,(wx,wy),5,(0,255,0),3) # center (x,y) cv2.putText(frame,color,(10,50),0,1,(b,g,r),2) cv2.imshow('frame',frame) key = cv2.waitKey(1) if key ==27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV库来捕获摄像头视频流，并根据中心像素点的颜色判断出相应的颜色。...最后使用cv2.imshow()函数显示帧，按下ESC键退出循环，释放摄像头资源并关闭窗口。 请问你还有其他问题吗？

修改代码：def decodeDisplay(video, flag): global m_circle gay_img = cv2.cvtColor(video, cv2.COLOR_BGRA2GRAY) img = cv2.medianBlur(gay_img, 7) # 进行中值模糊，去噪点 cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) circles = cv2.HoughCircles(cimg, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: m_circle = True # 关闭前处理 def manualcar_stop(signum, frame): global __isRunning print('关闭中...') __isRunning = False car.set_velocity(0, 90, 0) # 关闭所有电机 if __name__ == '__main__': global num init() start() camera = Camera.Camera() camera.camera_open(correction=True) # 开启畸变矫正,默认不开启 signal.signal(signal.SIGINT, manualcar_stop) while __isRunning: img = camera.frame if img is not None: frame = img.copy() Frame = run(frame) frame_resize = cv2.resize(Frame, (320, 240)) cv2.imshow('frame', frame_resize) key = cv2.waitKey(1) key = decodeDisplay(frame_resize, key) if key == 27: break else: time.sleep(0.01) camera.camera_close() cv2.destroyAllWindows()

1. 在decodeDisplay函数中，将cv2.Houghcircles改为cv2.HoughCircles，以匹配正确的函数名称。 2. 检查cv2.resize函数中的图像尺寸是否正确。确保目标尺寸(320, 240)与您期望的一致。 3. 在decodeDisplay...

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()在这段代码中添加实时获取机头的坐标画出坐标并显示数值的Python程序

cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'....

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()将这段代码的特征点改为实时追踪画出飞机机头坐标并显示机头坐标

cv2.circle(frame, (int(head_x), int(head_y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(head_x)-10, int(head_y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:...

rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 给定轮廓的最小外接矩形 该函数可以返回一个包含外接矩形中心点坐标、宽度、高度和旋转角度的元组 box = cv2.boxPoints(rect) # 用于从给定的旋转矩形获取四个顶点的坐标 box = np.intp(box) cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 0, 255), 2)在这段代码后写一个标注中心点位置以及显示中心点位置的代码

cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 255, 0), -1) # 在图像中显示中心点位置坐标 cv2.putText(frame, "Center: ({}, {})".format(center_x, center_y), (center_x - 50, center_y - 20), cv2.FONT_...

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { int startf = 39, endf = 512; // 视频帧的起始和结束帧号 // 读入背景图像 Mat Ibj = imread("D://yanyi//opencv//test//opencv1//BackgroundFrame.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); for (int i = startf; i <= endf; i++) // 遍历视频帧 { // 读入当前视频帧并转化为灰度图像 Mat I1 = imread("frame" + to_string(i) + ".jpg"); Mat gray; cvtColor(I1, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将灰度图像转换为双精度浮点型并减去背景图像 gray.convertTo(gray, CV_64F); gray -= Ibj; // 对图像进行二值化处理 Mat bw1; threshold(gray, bw1, 25, 255, THRESH_BINARY); // 对二值化图像进行形态学开运算 Mat bwAreaOpenBW; morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3))); // 对二值化图像进行连通组件分析 Mat labels; if (bwAreaOpenBW.depth() != CV_8U && bwAreaOpenBW.depth() != CV_8S) { bwAreaOpenBW.convertTo(bwAreaOpenBW, CV_8U); // or CV_8S } int n = connectedComponents(bwAreaOpenBW, labels, 8, CV_16U); // 遍历每一个连通组件 for (int j = 1; j < n; j++) { // 提取连通组件中的像素点 Mat mask = labels == j; vector points; findNonZero(mask, points); // 构建矩阵并求解线性方程组 Mat X(points.size(), 2, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { X.at<double>(k, 0) = points[k].x; X.at<double>(k, 1) = points[k].y; } Mat Y(points.size(), 1, CV_64F); for (int k = 0; k < points.size(); k++) { Y.at<double>(k, 0) = points[k].y; } Mat coef; solve(X, Y, coef, DECOMP_SVD); // 计算轴的两个端点的坐标 double b1 = coef.at<double>(0, 0); double b2 = coef.at<double>(1, 0); double minzhi = points[0].x; double maxzhi = points[0].x; for (int k = 1; k < points.size(); k++) { if (points[k].x < minzhi) { minzhi = points[k].x; } if (points[k].x > maxzhi) { maxzhi = points[k].x; } } double duan1x = b1 + b2 * minzhi; double duan1y = minzhi; double duan2x = b1 + b2 * maxzhi; double duan2y = maxzhi; // 在图像上绘制轴的两个端点 circle(I1, Point(duan1x, duan1y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(I1, Point(duan2x, duan2y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); } // 显示处理结果并等待用户按键 imshow("result", I1); waitKey(1); } return 0; }没有绘制出端点是怎么回事

circle(I1, Point(duan2x, duan2y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1); // 显示处理结果并等待用户按键 imshow("result", I1); waitKey(1); 在这个位置上，绘制了端点后，将它们显示到了原始图像I1中，而不是处理...

解释一下这段代码import numpy as np import cv2 #光流——空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度 cap=cv2.VideoCapture(".\\video2.mp4") #Shi-Tomasi算法检测拐角的参数 feature_params=dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) lk_params=dict(winSize=(15,15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT,10,0.03)) color=np.random.randint(0,255,(100,3)) ret,old_frame=cap.read() old_gray=cv2.cvtColor(old_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) p0=cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray,mask=None,**feature_params) mask=np.zeros_like(old_frame) while(1): ret,frame=cap.read() frame_gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) p1,st,err=cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,frame_gray,p0,None,**lk_params) #Select good points good_new=p1[st==1] good_old=p0[st==1] #draw the tracks for i,(new,old)in enumerate(zip(good_new,good_old)): a,b=new.ravel() c,d=old.ravel() mask=cv2.line(mask,(int(a),int(b)),(int(c),int(d)),color[i].tolist(),2) frame=cv2.circle(frame,(int(a),int(b)),5,color[i].tolist(),-1) img=cv2.add(frame,mask) cv2.imshow('frame',img) k=cv2.waitKey(30)&0xff if k == 27: brreak; #Now update the previous frame and previous points old_gray=frame_gray.copy() p0=good_new.reshape(-1,1,2) cv2.destroyAllWindows() cap.release()

这段代码是在Python中导入了两个库，分别是NumPy和OpenCV，同时为它们取名为“np”和“cv2”。NumPy是Python中用于数学计算和科学计算的库，而OpenCV是计算机视觉领域的一个开源库，提供了许多用于图像和视频处理的...

回答一下代码：import numpy as np import cv2 import Products as product # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture("../sample/1.mp4") # 变量 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX products = [] pid = 1 areaTh = 18000 # 获取图像width, height width = cap.get(3) height = cap.get(3) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() try: # 复制图片，用于绘制 img = frame.copy() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] except: print("EOF") break # 边缘检测，识别工件 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area > areaTh: M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) new = True if cx > 100: for i in products: if abs(cx - i.getX()) <= 25 and abs(cy - i.getY()) <= 25: new = False i.updateCoords(cx, cy, x, y, w, h) if new: p = product.Product(pid, cx, cy, x, y, w, h) p.save_pic(frame) products.append(p) product.count = pid defects = p.defect_detect() pid += 1 cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) for i in products: # 标记ID if i.getX() <= 600: cv2.putText(img, str(i.getId()), (i.getX(), i.getY()), font, 1.0, i.getRGB(), 1, cv2.LINE_AA) # 绘制缺陷 for j in i.defects: if j.getState() == 1: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (0, 255, 255), 1) elif j.getState() == 2: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (255, 255, 0), 1) # 绘制sum cv2.putText(img, "sum:" + str(product.count), (10, 30), font, 0.7, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "scratch_sum:" + str(product.Product.scratch_sum), (10, 50), font, 0.7, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "blot_sum:" + str(product.Product.blot_sum), (10, 70), font, 0.7, (255, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("test", img) k = cv2.waitKey(10) & 0xff if k == 27: break cv2.destroyAllWindows()

2. cv2：是一个Python库，用于计算机视觉和图像处理。它是OpenCV（开源计算机视觉库）的Python接口，提供了许多处理图像的函数和方法。 3. Products：这是一个自定义的Python模块，它很可能包含了一些与产品相关的...

解释代码 CvInvoke.Circle(currentframe, center, 1, new MCvScalar(0, 0, 255), 2);

这段代码使用了Emgu CV库中的CvInvoke类的Circle方法，在当前帧上画了一个红色的圆圈。 参数解释如下： - currentframe：当前帧，即要在其上绘制圆圈的图像。 - center：圆圈的中心点坐标。 - 1：圆圈的半径。 - ...

import cv2 import numpy as np # 定义颜色范围（以蓝色为例） lower_blue = np.array([100, 50, 50]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 将画面转换到HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 对掩膜进行形态学操作，以去除噪点 mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2) # 在掩膜中查找圆形轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化圆盘中心坐标 center = None # 如果找到了轮廓 if len(contours) > 0: # 找到最大的轮廓 c = max(contours, key=cv2.contourArea) # 计算最小外接圆 ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) # 计算圆心坐标 M = cv2.moments(c) center = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"])) # 绘制圆形和圆心 cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2) cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1) # 显示画面 cv2.imshow("Frame", frame) # 按下q键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

1. 导入必要的库：cv2和numpy。 2. 定义颜色范围：使用lower_blue和upper_blue来定义蓝色的颜色范围。 3. 初始化摄像头：创建一个VideoCapture对象，打开默认的摄像头。 4. 进入主循环：不断读取摄像头的画面。 ...

def func_4(): import sunpy.map import astropy.units as u import cv2 from astropy.coordinates import SkyCoord # 读取FITS文件 map = sunpy.map.Map(file_name) # 获取太阳黑子位置的像素值 position = map.world_to_pixel(SkyCoord(827*u.arcsec, 189*u.arcsec, frame=map.coordinate_frame)) # 获取图像数据并转换为OpenCV格式 data = map.data data = (data / data.max() * 255).astype('uint8') data = cv2.cvtColor(data, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 彩色 # 在图像中标记太阳黑子位置和像素值坐标 cv2.circle(data, (int(position[0].value), int(position[1].value)), 10, (0, 0, 255), -1) cv2.putText(data, f"({position[0].value:.1f}, {position[1].value:.1f})", (int(position[0].value), int(position[1].value) - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1) # 显示图像 cv2.imshow('image', data) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上代码产出的fit图片从灰度图像改成彩色图像，并上下进行反转

cv2.circle(data, (int(position[0].value), int(position[1].value)), 10, (0, 0, 255), -1) cv2.putText(data, f"({position[0].value:.1f}, {position[1].value:.1f})", (int(position[0].value), int(position[1...

if(keypoints): tmpx = keypoints[0].pt[0] #第一个斑点的x坐标 tmpy = keypoints[0].pt[1] #第一个斑点的y坐标 cv2.circle(frame,(int(tmpx),int(tmpy)),10,(0,255,0),-1) for i in range (1, len(keypoints)): # x = keypoints[i].pt[0] y = keypoints[i].pt[1] cv2.circle(frame,(int(x),int(y)),10,(0,255,0),-1) if(x < 80): #x小于80的斑点区域 continue if tmpx < 80: tmpx = x tmpy = y continue #转向下一次循环 if x > tmpx: tmpx = x tmpy = y if tmpy > y: tmpx = x tmpy = y Postion_x = int(tmpx) Postion_y = int(tmpy) error = 0 解释

- 最后，将tmpx和tmpy转换为整数，并分别存储在Postion_x和Postion_y中，同时将error初始化为0。 这段代码的目的是寻找图像中x坐标大于80且y坐标最小的特征点，并将其位置存储在Postion_x和Postion_y中。

if(keypoints): tmpx = 0 tmpy = 0 for i in range (0, len(keypoints)): x = keypoints[i].pt[0] y = keypoints[i].pt[1] cv2.circle(frame,(int(x),int(y)),10,(0,255,0),-1) if(x < 60): continue else: tmpx += x; tmpy += y; Postion_x = int(tmpx / 2) Postion_y = int(tmpy / 2) error = 0 else: Postion_x = 80 Postion_y = 60 error = 1 解释

这段代码的作用是在给定的图像帧上绘制特征点，并计算所有x坐标大于等于60的特征点的平均位置。下面是代码的解释： - 首先，如果存在特征点（keypoints不为空），则将tmpx和tmpy初始化为0。 - 然后，使用一个循环...

if(keypoints): tmpx = keypoints[0].pt[0] tmpy = keypoints[0].pt[1] cv2.circle(frame,(int(tmpx),int(tmpy)),10,(0,255,0),-1) for i in range (1, len(keypoints)): x = keypoints[i].pt[0] y = keypoints[i].pt[1] cv2.circle(frame,(int(x),int(y)),10,(0,255,0),-1) if tmpy > 82: #第一个斑点的y坐标大于82，更新tmpx、tmpy tmpx = x tmpy = y continue if y > 82: continue if tmpy < y : #第一个斑点的y坐标小于当前斑点y坐标 tmpx = x tmpy = y if tmpy < 82: Postion_x = int(tmpx) Postion_y = int(tmpy) error = 0 else: Postion_x = 80 +15 Postion_y = 60 -20 error = 1 else: Postion_x = 80 +15 Postion_y = 60 -20 error = 1 解释

- 最后，如果tmpy仍然小于82，则将其转换为整数，并分别存储在Postion_x和Postion_y中，同时将error初始化为0。否则，将Postion_x设置为80 + 15，Postion_y设置为60 - 20，并将error设置为1。 - 如果不存在特征点，...

for x, y, r in circles[0,:]: cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3)

然后，使用cv2.circle函数在图像上绘制了一个红色的圆\[1\]。最后，使用cv2.putText函数在图像上绘制了一个白色的文本\[1\]。最后，使用cv2.imshow函数显示图像\[1\]。 引用\[2\]是使用cv2.HoughCircles函数进行圆...

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