cnts = cnts[0] if imutils.is_cv4() else cnts[1]
时间: 2024-01-03 13:05:58 浏览: 35
这段代码是用于兼容不同版本的OpenCV库。在OpenCV 4.x版本中,`findContours()`函数返回的参数顺序与之前的版本不同,因此需要使用`imutils.is_cv4()`函数来判断当前使用的OpenCV版本,并相应地选择正确的参数。
如果当前使用的是OpenCV 4.x版本,则`cnts[0]`包含了所有轮廓的信息;否则,`cnts[1]`包含了所有轮廓的信息。这样,使用这段代码可以在不同版本的OpenCV上保持兼容性。
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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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解析代码import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 #计算外接矩形(boundingBoxes返回的是一个元祖,元祖当中包含4个值,xyhw) boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形,把找到的形状包起来x,y,h,w即返回值(x,y是矩阵左上点的坐标,w,h是矩阵的宽和高)(c是一个轮廓点集合) #对轮廓执行一个排序操作 (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes#返回值,返回的是轮廓cnts,boundingBoxes def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized
这段代码主要是用于对图像进行轮廓排序和图像缩放的操作。具体说明如下:
1. sort_contours函数:该函数用于对图像的轮廓进行排序操作。它的参数cnts是一个轮廓点集合,method是排序方法,包括从左到右(left-to-right)、从右到左(right-to-left)、从上到下(top-to-bottom)和从下到上(bottom-to-top)四种。该函数首先计算轮廓的外接矩形,然后根据指定的排序方法对轮廓进行排序,最后返回排序后的轮廓和外接矩形。
2. resize函数:该函数用于对图像进行缩放操作。它的参数image是要缩放的图像,width和height是缩放后的宽度和高度,inter是插值方法,默认值为cv2.INTER_AREA。如果width和height都为空,则返回原图像;如果只有width为空,则根据height计算宽度;如果只有height为空,则根据width计算高度;否则根据width和height同时计算宽度和高度。最后使用cv2.resize函数对图像进行缩放,并返回缩放后的图像。
值得注意的是,该代码中使用了OpenCV库中的一些函数,如cv2.boundingRect和cv2.resize等,这些函数是用于图像处理和计算机视觉的常用函数。