cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]是在做什么

时间: 2024-05-21 08:11:39 浏览: 88
C

寻找轮廓 find contours

cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] 这段代码是在寻找二值图像（mask）中的所有轮廓（contours），其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层的轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示压缩水平、垂直和对角线方向，只保留端点的轮廓信息。函数返回两个值，第一个是轮廓信息，第二个是层次信息，因此使用 [-2] 取最后一个值作为轮廓信息保存在变量 cnts 中。
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cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]什么意思

这行代码是使用OpenCV库中的cv2.contourArea函数对一个轮廓列表进行排序。轮廓是图像中的连续曲线，可以用于检测和识别图像中的形状和物体。 首先，cv2.contourArea函数计算每个轮廓的面积。然后，sorted函数对轮廓...

cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，close是一个二值化图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，将轮廓转化为简单的线段。findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓信息...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\JetBrains\IdeaIE2020.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\pydevd.py", line 1477, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\JetBrains\IdeaIE2020.3\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "G:/jp/Scan/scan.py", line 101, in <module> cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5] cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:315: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV

错误信息显示发生在shapedescr.cpp文件的第315行，错误内容为断言失败，即npoints必须大于等于0且depth等于CV。这可能是由于输入的参数不符合要求导致的。你需要检查你的代码，确保传入的参数正确，并且没有出现任何...

逐行翻译代码 def merge_cnts(): for i in range(101)[1:]: incsv = './result/cnt_{}/result_%03d.csv' %i tocsv = './result/merge/result_%03d.csv' %i print('processing ' + tocsv) df = pd.read_csv(incsv.format(4)) df['cnt'] = 4 df.to_csv(tocsv, index=False) for cnt in range(4): df = pd.read_csv(incsv.format(cnt)) df['cnt'] = cnt df.to_csv(tocsv, mode='a', index=False, header=False)

这段代码定义了一个名为“merge_cnts”的函数，用于将多个文件中的数据合并到一个文件中。具体来说，代码实现的过程如下： 1. 使用for循环遍历数字1到100，并对每个数字执行以下操作： a. 使用字符串格式化函数将...

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

该函数会返回三个参数：第一个参数是二值化图像，第二个参数是轮廓检索模式（RETR_TREE表示检索所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系），第三个参数是轮廓逼近方法（CHAIN_APPROX_NONE表示保留轮廓的所有点）。...

(cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

具体来说，该代码行将闭合的二值图像作为输入，使用RETR_EXTERNAL参数表示只查找最外层轮廓，使用CHAIN_APPROX_SIMPLE参数表示只保留轮廓的端点信息。最终返回的结果是一个包含轮廓坐标信息的列表cnts和一个空的元组...

调用cv2.findContours()函数实现轮廓检测，检测图像中物体的轮廓。 2、调用imutils.grab_contours()函数获取图像轮廓。 3、调用contours.sort_contours()函数将轮廓从左到右进行排序。 4、初始化比例系数pixelsPerMetric为空，用于后续真实长度计算。 5、初始化参照物宽度width为3，用于后续真实长度计算。python

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) # 轮廓排序 (cnts, _) = contours.sort_contours(cnts) # 初始化比例系数和参照物宽度 ...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

3. 摄像头设备号错误：在cap=cv2.VideoCapture(0)这一行中，参数0表示默认使用设备号为0的摄像头。如果你的电脑有多个摄像头，可能需要更改该参数来指定正确的摄像头设备号。 如果上述解决方法都无效，可以尝试...

cnts, hierarchy = cv2.findContours(frame_hsv_binary_white_close.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

函数的第一个参数是二值化图像，第二个参数指定轮廓的检索模式，cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层的轮廓，第三个参数指定轮廓的近似方法，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示使用简单的逼近算法来压缩轮廓，只保留...

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...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。 请问你还有其他问题吗？

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

这行代码是使用OpenCV库中的findContours函数来寻找图像中的轮廓。该函数的第一个参数是二值图像，第二个参数是轮廓检索模式，第三个参数是轮廓逼近方法。函数返回一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是由一系列(x,y...

c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0】

具体来说，sorted() 函数是 Python 内置的排序函数，它的第一个参数 cnts 是要排序的对象，第二个参数 key 是指定排序依据的函数，这里使用 cv2.contourArea 函数来计算轮廓的面积。第三个参数 reverse 是...

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)代码含义以及源代码讲解

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 在这个例子中，我们首先读取一张图像image.jpg，然后将其转换为灰度图像并进行二值化处理。最后，使用cv2.findContours()...

c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]报错

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 ...

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。...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。

cnts, hie = cv2.findContours(bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 3.检测外轮廓

这段代码使用 OpenCV 库中的 ...CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示使用简单的逼近方法，只存储轮廓的端点。函数返回检测到的轮廓列表和每个轮廓的层次结构信息（如果有的话）。这些信息可以用于检索轮廓的子轮廓和父轮廓。

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩