cv2.line(img, pt1, pt2, (255, 255, 255), thickness=2)出错

时间: 2023-10-17 07:06:18 浏览: 15
,该怎么办? 这个问题显然是关于 OpenCV 的,cv2.line 函数是用来在图像上绘制线条的。出现错误的原因可能有很多种,最常见的情况可能是参数输入有误,比如 pt1 和 pt2 不是一个合法的坐标值,或者 thickness 的值过大。要解决这个问题,可以先检查一下输入参数是否正确,然后可以尝试降低 thickness 的值来看看是否能够画出线条。如果还是不行,可以考虑其他可能的原因,比如图像数据本身有误等。
相关问题

cv2.line(img1, pt_left, pt_right, color, thickness)

这是一个使用 OpenCV 库中的 `cv2.line()` 函数绘制线条的代码示例。该函数接受五个参数: - `img1`:要在其上绘制线条的图像。 - `pt_left`:线条的起点坐标,通常是一个包含两个整数的元组 (x1, y1)。 - `pt_right`:线条的终点坐标,通常是一个包含两个整数的元组 (x2, y2)。 - `color`:绘制线条的颜色,可以是一个包含三个整数的元组 (B, G, R)。 - `thickness`:线条的粗细,通常是一个整数。 例如,如果你想在一个名为 `img` 的图像上绘制一条从左上角到右下角的蓝色线段,可以使用以下代码: ```python import cv2 img = cv2.imread('example.jpg') pt_left = (0, 0) pt_right = (img.shape[1], img.shape[0]) color = (255, 0, 0) # 蓝色 thickness = 2 cv2.line(img, pt_left, pt_right, color, thickness) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 注意,此代码需要将图像文件 `example.jpg` 放在与脚本相同的目录下,或者使用完整的文件路径。

cv2.rectangle(img = image, pt1=(xmin, ymin), pt2=(xmax, ymax), color=(255,0,255), thickness=4, lineType=cv2.LINE_AA) # thickness= TypeError: Required argument 'rec' (pos 2) not found

根据您提供的代码,错误信息指示缺少名为'rec'的必需参数。这是因为cv2.rectangle()函数需要一个名为'rec'的参数,它代表矩形的坐标。根据您提供的代码,您应该将'rec'参数设置为(pt1, pt2)元组,如下所示: ``` cv2.rectangle(img=image, rec=(pt1, pt2), color=(255,0,255), thickness=4, lineType=cv2.LINE_AA) ``` 请注意,这里的'rec'参数已更改。我希望这可以帮助您解决问题。

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解释如下代码:def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

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