cv2.rectangle(opencv_img, (result[2], result[3]), (result[4], result[5]), (255, 0, 0), 3, 1)

时间: 2024-05-29 21:16:15 浏览: 110
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Visual_C++利用OpenCV对图像进行人脸识别(傻瓜教程).docx

这行代码是使用OpenCV库中的rectangle函数在opencv_img图像上绘制矩形框。其中，result是一个包含矩形框四个角的坐标的列表，(result[2], result[3])表示矩形框左上角的坐标，(result[4], result[5])表示矩形框右下角的坐标。(255, 0, 0)表示矩形框的颜色为蓝色，3表示矩形框的线宽，1表示线型。
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import cv2 import numpy as np # 读取目标图和两个样本图 target_img = cv2.imread('target.jpg') sample1_img = cv2.imread('sample1.jpg') sample2_img = cv2.imread('sample2.jpg') # 获取样本图的宽高 sample1_height, sample1_width, _ = sample1_img.shape sample2_height, sample2_width, _ = sample2_img.shape # 使用模板匹配函数找到样本图在目标图中的位置 res1 = cv2.matchTemplate(target_img, sample1_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res2 = cv2.matchTemplate(target_img, sample2_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 在目标图中标出匹配的位置 loc1 = np.where(res1 >= threshold) for pt in zip(*loc1[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample1_width, pt[1] + sample1_height), (0, 0, 255), 2) # 输出坐标 print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) loc2 = np.where(res2 >= threshold) for pt in zip(*loc2[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample2_width, pt[1] + sample2_height), (0, 255, 0), 2) # 输出坐标 print('Sample 2: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) # 显示结果图 cv2.imshow('Result', target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库中的模板匹配函数来在目标图中寻找两个样本图的位置，并将匹配的位置用矩形框标出来。在代码中，对于每个找到的匹配位置，使用print()函数输出了样本图的左上角顶点坐标，即矩形框左上角的...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("4/6.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) contours, _ = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: area = cv2.contourArea(c) perimeter = cv2.arcLength(c, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(radius), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Area: {:.2f}".format(area), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.putText(img, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

关于你的代码，它是基于OpenCV进行图像处理的，主要是对图像进行二值化、形态学处理和轮廓提取等操作。最后通过绘制矩形框、圆形和文本等来展示处理结果。这段代码有什么问题或需要解释的地方吗？

import cv2 # 读取目标图和样本图 target_img = cv2.imread("target.jpg") sample_img = cv2.imread("sample.jpg") # 获取样本图的宽度和高度 sample_height, sample_width = sample_img.shape[:2] # 使用 TM_CCOEFF_NORMED 方法进行模板匹配 res = cv2.matchTemplate(target_img, sample_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取匹配结果中的最大值和最大值的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 如果最大值大于0.8，则说明目标图中存在样本图 if max_val > 0.8: # 计算样本图在目标图中的左上角和右下角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + sample_width, top_left[1] + sample_height) # 在目标图中绘制出样本图的位置 cv2.rectangle(target_img, top_left, bottom_right, (0, 0, 255), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Result", target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: print("目标图中不存在样本图")

可以计算出样本图像在目标图像中的左上角和右下角坐标，并使用cv2.rectangle()函数在目标图像中绘制出样本图像的位置。最后使用cv2.imshow()函数显示结果图像，并使用cv2.waitKey()函数等待用户按下任意键，...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数进行模式匹配 match_pattern('rings.png', 'ring.png')

请确保在运行代码之前，你已经安装了OpenCV库，并且将图像文件放置在正确的路径下。如果你想匹配不同的图像，可以将图像文件名替换成你自己的图像文件名。希望这能满足你的需求！如果有任何其他问题，请随时提问。

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def staticphoto(): # 定义CascadeClassifier face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\caesar\anaconda3\envs\opencv\Lib\site-packages\cv2\data' r'\haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('img1.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, (50,50), (100,100)) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) 该函数如何在画框的时候进行框的个数的计数

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\caesar\anaconda3\envs\opencv\Lib\site-packages\cv2\data' r'\haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('img1.png') gray = cv2.cvtColor...

import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") # cv2.imshow("Color",img) # cv2.waitKey(0) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # cv2.imshow("Gray",gray) # cv2.waitKey(0) classifier = cv2.CascadeClassifier( "E:\python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt.xml") faceRects = classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32)) if len(faceRects): for faceRect in faceRects: x, y, w, h = faceRect cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("result", img) x = cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()，帮我解释一下这个代码的意思

如果检测到了人脸（即faceRects列表长度大于0），则代码使用cv2.rectangle函数在原始图像img上绘制矩形框来标记出检测到的人脸区域。 最后，代码使用cv2.imshow函数显示结果图像，cv2.waitKey函数等待用户按下键盘...

img0 = cv2.rectangle(img0, (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1])), (int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3])), color, wt) img0 = cv2.putText(img0, str(idx) + ' ' + names[int(class_id)], (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 16)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) img0 = cv2.putText(img0, '{:.4f}'.format(bbox[idx][4]), (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 32)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) det_result_str += '{} {} {} {} {} {}\n'.format(names[bbox[idx][5]], str(bbox[idx][4]), bbox[idx][0], bbox[idx][1], bbox[idx][2], bbox[idx][3])

1. 使用cv2.rectangle()函数在图像上绘制矩形框，该矩形框的左上角坐标为(int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1]))，右下角坐标为(int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3]))，颜色为color，线宽为wt。...

#导入cv模块 import cv2 as cv #检测函数 def face_detect_demo(img): gary = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) face_detect = cv.CascadeClassifier('E:/opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') face = face_detect.detectMultiScale(gary) for x,y,w,h in face: cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=2) cv.imshow('result',img) #读取摄像头 cap = cv.VideoCapture(1) #循环 while True: flag,frame = cap.read() if not flag: break face_detect_demo(frame) if ord('q') == cv.waitKey(1): break #释放内存 cv.destroyAllWindows() #释放摄像头 cap.release()

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能给一个完整的实例吗，比方说以下python代码：import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作（腐蚀和膨胀） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红，绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) cvDilate(edges, enhanced_image, kernel, 3) # 在灰度图像中检测圆形 cvHoughCircles(enhanced_image, circles, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 66...

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result = cv2.bitwise_and(img, mask) # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 完整代码如下： python import cv2 import numpy as np # 读取图片 img = cv2....

又报错了，cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

你可以使用OpenCV中的cv2.resize()函数来调整图片的大小。 下面是一个示例代码，展示了如何调整模板图片的大小： python import cv2 import numpy as np # 加载游戏界面截图和图片文件 game_screen = cv2....

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#include <opencv2/opencv.hpp> cv::Mat renderSegmentation(yolo::Segmentation* seg, cv::Mat originalImage, cv::Scalar color) { cv::Mat renderedImage(originalImage.size(), originalImage.type(), cv::...

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