if len(cnts) > 0: cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (255, 0, 255), 2) print(int(x), int(y))
时间: 2023-11-06 07:04:08 浏览: 80
这是在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时,对颜色分割后得到的轮廓进行处理的语句。OpenCV是一种开源的计算机视觉库,可以用于图像处理、目标跟踪、人脸识别等。在这个if语句中,首先使用len(cnts)判断是否检测到了轮廓,如果cnts的长度大于0,则说明检测到了轮廓。使用cv2.contourArea()函数找到最大的轮廓,将其赋值给cnt。使用cv2.minEnclosingCircle()函数找到包围轮廓的最小圆,其圆心坐标为(x, y),半径为radius。使用cv2.circle()函数在原图像上绘制出这个圆,并将圆心坐标和半径等信息显示在圆周上。最后使用print()函数输出圆心坐标x和y的整数值,这些坐标值可以用于后续的控制应用程序。
相关问题
c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]报错
这个错误可能有多种原因,需要查看完整的代码和错误信息才能确定准确的原因。但是,从这段代码来看,可能出现以下几种情况:
1. "cnts" 可能为空,导致 "sorted" 函数无法进行排序。此时可以添加一个判断,如下所示:
```
if len(cnts) > 0:
c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]
```
2. "sorted" 函数中 "key" 参数的使用可能不正确。在这个例子中,我们使用 "cv2.contourArea" 函数来计算轮廓的面积,并将其作为排序依据。但如果 "cv2.contourArea" 函数的使用不正确,也会导致错误。可以检查一下 "cv2.contourArea" 函数的使用是否正确。
3. "reverse" 参数的使用也可能不正确。在这个例子中,我们将 "reverse" 参数设置为 "True",表示按照轮廓面积降序排序。但如果 "reverse" 参数设置不正确,也可能导致错误。
4. 可能还有其他未知的原因导致错误。需要查看完整的代码和错误信息才能确定准确的原因。
def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0
这段代码是一个函数`TEST()`,它的作用是读取图像并进行一系列的处理。首先,它从图像中读取帧。然后,根据一些阈值(`Hmin.value`,`Smin.value`,`Vmin.value`等)定义颜色范围。接下来,它对帧进行高斯模糊处理,并将帧从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后,它使用颜色范围创建掩码,并对掩码进行腐蚀和膨胀处理,以去除噪声并平滑掩码。接着,它使用`cv2.findContours()`函数找到掩码中的轮廓,并选择最大的轮廓。最后,它计算最小包围圆的圆心和半径,并根据半径大小将`col`和`squ`变量设置为1或0。
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