imgROI = np.zeros((height,width),np.float32) imgROI[self.ROI[0]:self.ROI[1],self.ROI[2]:self.ROI[3]]=img[self.ROI[0]:self.ROI[1],self.ROI[2]:self.ROI[3]] Region=cv2.inRange(imgROI,self.min_high,self.max_high) out = cv2.connectedComponentsWithStats(Region)
时间: 2023-12-13 11:04:17 浏览: 36
接下来的代码对深度图像进行 ROI 裁剪、阈值分割和连通区域分析,得到物体的二维坐标和尺寸信息。首先创建一个大小为 height x width 的全 0 浮点型数组 imgROI,然后将深度图像 img 中 ROI 区域内的像素值赋值给 imgROI。ROI 区域由类成员变量 self.ROI 定义。接下来使用 cv2.inRange() 函数根据设定的最小高度值和最大高度值对 imgROI 进行阈值分割,得到二值图像 Region。最后使用 cv2.connectedComponentsWithStats() 函数进行连通区域分析,得到物体的二维坐标和尺寸信息 out。
该段代码的作用是对深度图像进行裁剪、阈值分割和连通区域分析,得到物体的二维坐标和尺寸信息,为后续的位姿估计和物体检测提供基础。
相关问题
histogram = np.zeros(width)什么意思
这行代码创建了一个长度为 `width` 的一维数组 `histogram`,并初始化为全零。
在这个数组的应用场景中,通常用来记录某些数据的数量、频率或者分布情况。比如在图像处理中,可以用来记录图像中每个灰度级别的像素数量,进而绘制出灰度直方图。
需要注意的是,这里的 `width` 可以是任意正整数,表示数组的长度。如果想要表示二维数组的话,可以使用 `np.zeros((height, width))` 这样的形式进行创建。
state_buffer = np.zeros((0, 1), dtype=np.float32) state_buffer1 = np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)这两行代码有什么区别
这两行代码的区别在于 `np.zeros` 中的第二个参数,即生成的数组的形状。
第一行代码中 `np.zeros((0, 1), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 1)` 的浮点型数组,也就是一个空的列向量(其中的 0 表示行数为 0,1 表示列数为 1)。
第二行代码中 `np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 100)` 的浮点型数组,也就是一个空的 $100$ 列的矩阵(其中的 0 表示行数为 0,100 表示列数为 100)。
因此,第一行代码生成的数组可以表示一个空的状态序列,第二行代码生成的数组可以表示一个空的状态矩阵。
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