contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow('Result', image)

时间: 2023-06-27 12:08:09 浏览: 127
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轮廓绘制contours

这段代码的作用是在图像中找到最大的两个轮廓并进行绘制。首先使用 `cv2.findContours()` 函数找到所有轮廓，然后使用 `sorted()` 函数按照轮廓面积从大到小对轮廓进行排序，取前两个作为最大的两个轮廓。接着使用 `cv2.drawContours()` 函数将这两个轮廓绘制到原图像上，并显示结果。其中 `(0, 0, 255)` 是绘制轮廓的颜色，`3` 是轮廓线宽度。
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contours2 = sorted

(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True) The code provided is used to sort contours based on their areas in descending order. It uses the sorted function with the key parameter set to cv2....

加强代码：ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作，使字膨胀为一个近似的整体，为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波（去噪） # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序，车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

2. 对二值化图像进行膨胀操作，使字体膨胀为一个近似的整体，为分割做准备。 3. 对膨胀后的图像进行中值滤波，去除噪声。 4. 使用findContours函数查找图像中的轮廓，并按照轮廓的x坐标进行排序，以保证车牌字符的...

解析代码import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 #计算外接矩形(boundingBoxes返回的是一个元祖，元祖当中包含4个值，xyhw) boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w即返回值(x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高)（c是一个轮廓点集合） #对轮廓执行一个排序操作 (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes#返回值，返回的是轮廓cnts，boundingBoxes def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这段代码主要是用于对图像进行轮廓排序和图像缩放的操作。...值得注意的是，该代码中使用了OpenCV库中的一些函数，如cv2.boundingRect和cv2.resize等，这些函数是用于图像处理和计算机视觉的常用函数。

def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes

然后，函数使用列表推导式和 cv2.boundingRect() 函数对每个轮廓进行处理，将其转换为最小的包围矩形，并将结果保存在名为 boundingBoxes 的列表中。 最后，函数使用 zip() 函数将 cnts 和 boundingBoxes...

cv2.findContours轮廓排序

cv2.findContours函数可以用于检测图像中的轮廓。在检测到轮廓后，可以使用cv2.contourArea函数计算轮廓的面积，并使用sorted函数对轮廓进行...contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]

用c++ opencv实现python的sorted_cnt = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse = True)

在C++中，可以使用以下代码实现与Python中sorted函数中的key参数类似的功能： c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include #include #include using namespace cv; using namespace std; bool ...

我运行车牌识别的代码中contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]这一行出了TypeError: Required argument 'contour' (pos 1) not found这样的问题，该怎么解决

这个错误提示说明该行代码中的 contours 参数没有被正确传递...contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] 这样做可以确保 contours 变量被正确定义并传递到 sorted() 函数中。

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2]

其中第一个参数contours是一个由检测到的轮廓组成的列表，第二个参数cv2.contourArea表示按照轮廓的面积进行排序，第三个参数reverse=True表示降序排列。 该代码还使用了Python中的列表切片功能，[:2]表示...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么

打印的具体内容是所有轮廓中面积最大的矩形的信息，包括其排名，大小，位置，宽度，高度和角度。例如，“Rank 1: Size=120, (50, 50), Width=10, Height=12, Angle=-45”表示最大的矩形的排名为1，大小为120（像素）...

以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat'，代码如下： def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) ...

import cv2 import numpy as np # 读取相机拍摄的图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色瓶盖的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #cv2.imshow('Mask', mask) # 进行形态学操作，去除噪声 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 检测红色瓶盖的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对轮廓进行筛选和排序，选择两个最大的轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2]请完善上述代码。显示结果

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 绘制轮廓并显示结果 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow('Result', image) cv2.waitKey(0) cv2....

以下代码出现错误：NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下：@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) ...

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]中的sorted是什么意思

在这段代码中，sorted用于对轮廓列表进行排序，其中key参数指定了排序的关键字，即按照cv2.contourArea计算的轮廓面积进行排序，reverse参数指定了排序的顺序，即按照轮廓面积从大到小排序。最后，[:10]表示选取排序...

ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')将此代码中心点坐标改为角的坐标

for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(box[0][0])}, {int(box[0][1])}), Width={...

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

5. 使用with语句来管理资源，例如cv2.VideoCapture和cv2.imshow，以确保资源的正确释放。 6. 使用argparse模块来解析命令行参数，以方便指定不同的参数和选项。 7. 使用更具描述性的变量名，以增加代码的...

contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)

其中，参数key指定了按照哪个属性进行排序，这里使用了cv2.contourArea函数来计算轮廓的面积；参数reverse指定了是否按照降序排序，这里设为True表示按照降序排序。排序后，可以通过contours[0]来获取面积最大的轮廓...
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![【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界](https://static.wixstatic.com/media/cf17e0_d4fa36bf83c7490aa749eee5bd6a5073~mv2.png/v1/fit/w_1000%2Ch_563%2Cal_c/file.png) # 1. R语言机器学习概述 在当今大数据驱动的时代，机器学习已经成为分析和处理复杂数据的强大工具。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，它在数据科学领域尤其是在机器学习应用中占据了不可忽视的地位。R语言提供了一系列丰富的库和工具，使得研究人员和数据分析师能够轻松构建和测试各种机器学