ap = cv2.approxPolyDP(cr[1], ep, True) co=len(ap)

这段代码是对轮廓进行多边形逼近（Approximate Polygonal Curve）的操作。cv2.approxPolyDP()函数可以将一个轮廓逼近为一个近似的多边形，从而减少多边形的顶点数量，使得轮廓更加简化。

其中，cr[1]表示一个轮廓，ep表示逼近精度，True表示轮廓是否是闭合的。函数返回一个近似多边形的顶点数组。

接下来，co变量表示逼近后的多边形的顶点数量。

相关问题

from pyimagesearch.panorama import Stitcher import argparse import imutils import cv2 import numpy as np import sys sys.path.append('E:/VS测试文件/遥感定位技术/像匹配/pyimagesearch') # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-f", "--first", required=True, help="path to the first image") ap.add_argument("-s", "--second", required=True, help="path to the second image") args = vars(ap.parse_args()) # load the two images and resize them to have a width of 400 pixels # (for faster processing) imageA = cv2.imread(args["first"]) imageB = cv2.imread(args["second"]) imageA = imutils.resize(imageA, width=400) imageB = imutils.resize(imageB, width=400) # stitch the images together to create a panorama stitcher = Stitcher() (result, vis) = stitcher.stitch([imageA, imageB], showMatches=True) # show the images cv2.imshow("Image A", imageA) cv2.imshow("Image B", imageB) cv2.imshow("Keypoint Matches", vis) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0)

这段代码是用 Python 语言编写的，主要功能是将两张图片拼接成全景图。它使用了 OpenCV 库来处理图像，使用了 argparse 库来解析命令行参数。先将两张图片读入内存，并使用 imutils 库将它们缩小为宽度为 400 像素，以加快处理速度。然后使用 Stitcher 类来将两张图片拼接成一张全景图，并将结果和关键点匹配可视化后展示出来。最后使用 OpenCV 的 imshow 函数将各个图像显示出来。

代码解析#设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对象 ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="path to input image")#向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项 ap.add_argument("-t","--template",required=True,help="path to template OCR-A image") args=vars(ap.parse_args())#进行解析 #指定信用卡类型 FIRST_NUMBER={ "3":"American Express", "4":"Visa", "5":"MasterCard", "6":"Discover Card" } #绘图展示 # 绘图展示 def cv_show(name,img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 读取一个模板图像 img = cv2.imread(args["template"]) cv_show('img',img)

这段代码主要实现了以下功能：

1. 创建了一个命令行参数解析器 ap，用于解析输入的参数和选项；
2. 向该解析器中添加了两个参数：-i/--image 和 -t/--template，分别表示输入图像和模板图像的路径，并指定了它们为必选参数；
3. 进行参数解析，将解析结果保存到变量 args 中；
4. 定义了一个字典 FIRST_NUMBER，用于存储信用卡类型的首位数字和对应类型的映射关系；
5. 定义了一个绘图函数 cv_show，用于展示指定名称和图像的窗口，并等待按键响应后关闭窗口；
6. 读取指定路径的模板图像，并展示在名为 'img' 的窗口中。

总的来说，这段代码的功能是为后续的信用卡识别程序提供必要的参数解析和模板图像读取，以及一些辅助函数的定义。