[imageX,imageY] = find(birdsEyeBW);
时间: 2024-05-28 08:13:24 浏览: 88
这段代码应该是在 MATLAB 中使用,它的作用是从二值化图像 `birdsEyeBW` 中找到所有非零像素的坐标,并将这些坐标保存在 `imageX` 和 `imageY` 两个数组中。具体来说,`find` 函数会返回一个长度为 `numPixels` 的列向量,其中每个元素都是非零像素的行索引值。同时,`find` 函数还可以接受第二个输出参数,表示非零像素的列索引值。因此,`[imageX,imageY]` 就是两个列向量,分别保存了非零像素的行索引和列索引。
相关问题
imagex使用方法
imagex是一个用于创建、修改和应用Windows映像的工具,它是Windows PE (预安装环境)的一部分。以下是imagex的使用方法:
1.创建映像:要创建一个Windows映像,首先需要准备一个Windows安装文件的文件夹。使用imagex命令创建一个新的WIM(Windows映像)文件,例如,运行以下命令进行创建:
imagex /capture C: D:\image.wim "Windows映像" /compress fast
此命令将在D盘创建名为"image.wim"的WIM文件。
2.修改映像:要修改一个现有的WIM文件,可以使用imagex的mount和commit命令。首先,使用mount命令将WIM文件挂载到一个文件夹,例如,运行以下命令挂载WIM文件到"C:\mount"文件夹:
imagex /mount D:\image.wim 1 C:\mount
然后,对挂载的映像进行所需的更改,例如添加、删除或修改文件。完成修改后,使用commit命令将更改保存回WIM文件,例如,运行以下命令进行保存:
imagex /commit C:\mount
3.应用映像:要将映像应用到计算机上,可以使用imagex的apply命令。首先,确保目标分区上没有任何重要数据,然后运行以下命令应用映像:
imagex /apply D:\image.wim 1 C:
此命令将根据映像的路径和索引号应用映像。在应用映像后,计算机将被还原为映像中包含的状态。
值得注意的是,imagex是一个命令行工具,它的使用方法有很多选项和参数。以上所提到的命令只是一些基本的用法示例。如需了解更多关于imagex的使用方法和参数,请查阅相关的文档或资源。
from hyperlpr import * # 导入OpenCV库 import cv2 as cv from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np def drawRectBox(image, rect, addText, fontC): cv.rectangle(image, (int(round(rect[0])), int(round(rect[1]))), (int(round(rect[2]) + 8), int(round(rect[3]) + 8)), (0, 0, 255), 2) cv.rectangle(image, (int(rect[0] - 1), int(rect[1]) - 16), (int(rect[0] + 75), int(rect[1])), (0, 0, 255), -1, cv.LINE_AA) img = Image.fromarray(image) draw = ImageDraw.Draw(img) draw.text((int(rect[0] + 1), int(rect[1] - 16)), addText, (255, 255, 255), font=fontC) imagex = np.array(img) return imagex image = cv.imread('./img/test3.jpeg') # 读取选择的图片 res_all = HyperLPR_plate_recognition(image) fontC = ImageFont.truetype("./Font/platech.ttf", 14, 0) res, confi, axes = res_all[0] image = drawRectBox(image, axes, res, fontC) cv.imshow('Stream', image) c = cv.waitKey(0) & 0xff
//只检测到电感3未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1正转,电机2反转
{
P0 = table[i];
IN1 = 0;
IN这是一段 Python 代码,用于从指定的图片中读取并识别车牌,并在图像上绘2 = 1;
IN3 = 1;
IN4 = 0;
ENA = 1;
EN制车牌的边框和标注文字。以下是代码的主要功能:
1. 导入必要的库和模B = 1;
delay(100);
}
break;
case 0x0c: //只检测块,如 HyperLPR、OpenCV、Pillow 和 NumPy。
2. 定义了一个 'drawRectBox' 函数,到电感4未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1反转,用于在图像上绘制车牌的边框和标注文字。
3. 读取指定的图片,并使用电机2正转
{
P0 = table[i];
IN1 = 1;
IN2 = 0 HyperLPR 库进行车牌识别。
4. 获取识别结果,包括车牌号码、置信度和车;
IN3 = 0;
IN4 = 1;
ENA = 1;
ENB = 1牌在图像中的位置。
5. 使用 'drawRectBox' 函数在图像上绘制车牌的边框和;
delay(100);
}
break;
case 0x0e: //只检测到电感5标注文字,并将处理后的图像显示出来。
6. 等待用户按下任意键,然后退出程序未检测到黑线
for(i=0;i<4;i++) //电机1反转,电机2正。
请注意,要运行此代码,您需要先安装 HyperLPR 和其他必要的库和模块,并且转
{
P0 = table[i];
IN1 = 1;
IN2 = 0;
IN3需要将字体文件 'platech.ttf' 放置在正确的位置。另外,您需要将指定的图片文件 ' = 0;
IN4 = 1;
ENA = 1;
ENB = 1;
delay(test3.jpeg' 放置在正确的位置。
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