ROI = oriimg2[max_rec[1]:max_rec[1] + max_rec[3], max_rec[0]:max_rec[0] + max_rec[2], :]中 1.为什么要max_rec[1] + max_rec[3]，可不可以换别的数字：

在这段代码中，`max_rec` 是一个矩形框的坐标，其中 `max_rec[1]` 和 `max_rec[0]` 分别是矩形框左上角的横纵坐标。`max_rec[2]` 和 `max_rec[3]` 分别是矩形框的宽度和高度。因此，`max_rec[1] + max_rec[3]` 表示矩形框底部的纵坐标。

如果您想要选择不同的数字，那么必须确保选择的数字不会超出原始图像的边界，同时可以覆盖整个感兴趣区域。具体而言，您需要选择一个大于等于 `max_rec[1]

相关问题

pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除，并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。

具体来说，首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 pts_2d_ori 计算出每个像素点对应的三维坐标 pts_3d_ori。接着，使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置，并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时，将这些位置对应的像素坐标保存到 pts_2d 数组中。

最后，pts_2d 和 pts_3d 分别保存了点云的像素坐标和三维坐标，但是这些点云的数量可能会比原始的轮廓点数少，因为去除了 NaN 值。

if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)

这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段，使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节，可以查看代码的完整实现。