threshold = 0.01 loc = numpy.where(result<threshold) #遍历提取出来的位置 for other_loc in zip(*loc[::-1]): #第二次筛选----将位置偏移小于5个像素的结果舍去 if (temp_loc[0]+5<other_loc[0])or(temp_loc[1]+5<other_loc[1]): numOfloc = numOfloc + 1 temp_loc = other_loc cv2.rectangle(target,other_loc,(other_loc[0]+twidth,other_loc[1]+theight),(0,0,225),1) str_numOfloc = str(numOfloc)
时间: 2024-03-15 18:43:26 浏览: 24
这段代码实现了对一个图像中小于阈值 `threshold` 的结果位置的提取。具体流程如下:
1. 使用 `numpy.where` 函数遍历所有小于阈值的像素位置,将结果保存在 `loc` 变量中。其中 `[::-1]` 表示对 `loc` 中的元素进行翻转。
2. 使用 `zip(*loc[::-1])` 进行第一次筛选,将位置偏移小于 5 个像素的结果舍去。这里的 `temp_loc` 是上一个符合条件的位置,初始值为 `min_loc`,即第一个小于阈值的位置。
3. 对于符合条件的位置,将 `numOfloc` 计数器加 1,并更新 `temp_loc` 的值。
4. 在目标图像上绘制矩形框,表示检测到的目标位置。
5. 将 `numOfloc` 转换为字符串类型,用于后续绘制计数信息。
相关问题
loc = np.where(result >= threshold) 这段代码含义
这段代码中的 `loc` 是一个元组,其中的元素是 `result` 中大于等于 `threshold` 的数的位置。
`np.where(condition)` 是 NumPy 中的一个函数,其中 `condition` 是一个布尔数组,函数会返回所有为 `True` 的位置的元组。
例如:
```
import numpy as np
result = np.array([0.1, 0.5, 0.2, 0.7, 0.6])
threshold = 0.5
loc = np.where(result >= threshold)
print(loc) # 输出 (array([1, 3, 4]),)
```
上面的代码中,`result` 中的第 2、4、5 个元素大于等于 `threshold`,所以 `loc` 中的元素就是 `(1, 3, 4)`。
loc = np.where(res >= threshold)
这行代码使用了NumPy的np.where函数来找到满足条件(res大于等于阈值)的元素的索引位置。np.where返回一个包含满足条件的元素索引的元组,其中第一个元素是满足条件的行索引数组,第二个元素是满足条件的列索引数组(如果是多维数组的话)。这样,通过loc = np.where(res >= threshold)可以获取到res中大于等于阈值的元素的位置信息。