origin_corners_2 = [np.array([0, 0, 1], dtype=np.float64), np.array([w2, 0, 1], dtype=np.float64), np.array([0, h2, 1], dtype=np.float64), np.array([w2, h2, 1], dtype=np.float64)]
时间: 2023-04-05 08:03:41 浏览: 92
这是一个关于计算机编程的问题,我可以回答。这段代码定义了一个包含四个三维向量的列表,每个向量都有三个元素,分别表示二维平面上的一个点的横坐标、纵坐标和一个常数1。这个列表的名称是origin_corners_2,其中w2和h2是两个变量,表示二维平面上的宽度和高度。
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np.mean(frame_corners, axis=0).astype(np.int32)
这行代码的作用是计算一个矩形框的中心点坐标。其中,`frame_corners` 是一个二维数组,记录了矩形框的四个顶点的坐标。`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类型转换为整型,得到最终的中心点坐标。
corners = np.int0(corners)
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。