import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('image.jpg', 0)# 边缘检测edges = cv2.Canny(img, 100, 200)# 膨胀处理,使边缘更加明显kernel = np.ones((5, 5),np.uint8)edges = cv2.dilate(edges,kernel,iterations = 1)# 获取边缘点edge_points = np.argwhere(edges > 0)# 输出结果print(edge_points)继续写这段python代码生成tsplib数据集

时间: 2023-06-17 20:08:40 浏览: 69
# 导入必要的库 import math import random # 定义函数,用于计算两点之间的距离 def dist(x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2) # 获取边缘点的数量 n = len(edge_points) # 定义tsplib数据集的头部信息 tsplib_header = f"NAME: edge_points\nTYPE: TSP\nDIMENSION: {n}\nEDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\nNODE_COORD_SECTION\n" # 定义tsplib数据集的节点坐标信息 nodes_info = "" for i in range(n): x = edge_points[i][1] y = edge_points[i][0] nodes_info += f"{i+1} {x} {y}\n" # 计算每个节点之间的距离,并添加到tsplib数据集中 edges_info = "EDGE_WEIGHT_SECTION\n" for i in range(n): for j in range(i+1, n): x1 = edge_points[i][1] y1 = edge_points[i][0] x2 = edge_points[j][1] y2 = edge_points[j][0] d = int(dist(x1, y1, x2, y2)) edges_info += f"{d} " edges_info += "\n" # 定义tsplib数据集的尾部信息 tsplib_footer = "EOF\n" # 将tsplib数据集写入文件 with open("edge_points.tsp", "w") as f: f.write(tsplib_header) f.write(nodes_info) f.write(edges_info) f.write(tsplib_footer) # 输出结果 print("tsplib数据集已生成!")

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能给一个完整的实例吗,比方说以下python代码:import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作(腐蚀和膨胀) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红,绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

把这段代码格式改成可以直接复制到pychram的 这里是将代码修改为自动选取一定数量的点的示例代码: import numpy as np import cv2 Load image img = cv2.imread("input.jpg") Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) Automatically select edge points using HoughLines method lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=50, maxLineGap=10) points = [] for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] points.append((x1, y1)) points.append((x2, y2)) Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这个修改后的代码使用 HoughLinesP 方法自动选择边缘点,以代替手动选择点的步骤

import cv2 import numpy as np import PIL.ImageDraw SCALE = 0.65156853729882650681169151675877 # m/px def add_chinese_text(img, text, position, textColor, textSize): img = PIL.Image.fromarray(img) draw = PIL.ImageDraw.Draw(img) fontStyle = PIL.ImageFont.truetype('simsun.ttc', textSize, encoding='utf-8') draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle, stroke_width=1) return np.asarray(img) def main(): # 读取verts with open('verts.txt', 'r', encoding='utf8') as f: verts = f.readlines() verts = list(map(lambda x: x.split(), verts)) verts = list(map(lambda x: [x[0], int(x[1]), int(x[2])], verts)) print(f'{verts=}') # 读取edges with open('edges.txt', 'r', encoding='utf8') as f: edges = f.readlines() edges = list(map(lambda x: x.split(), edges)) edges = list(map(lambda x: [int(x[0]), int(x[1])], edges)) print(f'{edges=}') # 显示地图 im = cv2.imread('map.png') for edge in edges: v1 = verts[edge[0]] # 边关联的点1 v2 = verts[edge[1]] # 边关联的点2 weight = int((((v1[1] - v2[1]) ** 2 + (v1[2] - v2[2]) ** 2) ** 0.5) * SCALE) # 权重为两点欧氏距离 cv2.line(im, (v1[1], v1[2]), (v2[1], v2[2]), (255, 0, 0), 5) # 绘制边的直线 im = add_chinese_text(im, str(weight), ((v1[1] + v2[1]) // 2, (v1[2] + v2[2]) // 2), (255, 0, 255), 30) # 绘制边的权重 for i, vert in enumerate(verts): cv2.circle(im, (vert[1], vert[2]), 20, (255, 0, 0), 2) # 绘制顶点圆圈 im = add_chinese_text(im, str(i), (vert[1] - 15, vert[2] - 15), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点圈中序号数字 im = add_chinese_text(im, vert[0], (vert[1] - 40, vert[2] + 25), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点下方文字 cv2.namedWindow('map', cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.imshow('map', im) cv2.waitKey() if __name__ == '__main__': main()解释代码

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

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