img1_dims = np.float32([[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
时间: 2023-11-30 19:16:49 浏览: 20
这行代码是将一个矩形框的四个顶点的坐标表示为一个三维数组,用于后续的透视变换。其中,np.float32表示将数据类型设置为32位浮点型,[[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]表示矩形框的四个顶点的坐标,h1和w1分别表示矩形框的高度和宽度。reshape函数将三维数组转换为二维数组,以便于后续的计算。-1表示自动计算数组长度。最后,1和2表示将每个顶点的坐标由一维变为二维。
相关问题
详细解释img1_dims = np.float32([[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
这行代码主要是定义了一个形状为 (4, 1, 2) 的 numpy 数组 img1_dims,该数组包含了一个矩形的四个顶点坐标,这个矩形的宽度为 w1,高度为 h1。
具体地,np.float32 表示将数组中的元素转换为 32 位浮点数类型。[[0, 0], [0, h1], [w1, h1], [w1, 0]] 是一个 4 行 2 列的列表,表示四个顶点的坐标。reshape(-1, 1, 2) 将这个列表转换成形状为 (4, 1, 2) 的数组。
其中,reshape 中的第一个参数 -1 表示根据原始数组的大小自动推断新数组的大小,第二个参数 1 表示新数组中每个元素有一个子数组,第三个参数 2 表示每个子数组中有两个元素,即表示二维坐标。
这个数组将被用于后续的 OpenCV 函数中,用于表示图像的四个顶点坐标。
result_dims = np.concatenate((img2_dims, img1_transform), axis=0)
这行代码看起来是在将两个numpy数组进行拼接,其中img2_dims和img1_transform的维度可能不同。np.concatenate()函数的第一个参数为一个元组,包含需要拼接的数组,第二个参数为拼接的轴向。在这里,axis=0表示按照第0维(行)进行拼接。拼接后的结果为一个新的numpy数组。
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