kernel_Ero = np.ones((15, 3), np.uint8) kernel_Dia = np.ones((15, 3), np.uint8)
时间: 2023-11-12 17:06:39 浏览: 74
这段代码定义了两个二维矩阵,分别为 kernel_Ero 和 kernel_Dia。这两个矩阵都是由 numpy 库中的 ones 函数创建的,其中第一个参数表示矩阵的形状,第二个参数表示矩阵中元素的数据类型。
具体来说,这里定义的 kernel_Ero 和 kernel_Dia 矩阵都是 15 行 3 列的矩阵,元素类型为 np.uint8,即 8 位无符号整数。这两个矩阵在形状上相同,都是一个细长的矩阵,可以用来进行图像形态学操作,如腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)等。其中 kernel_Ero 可以用于腐蚀操作,kernel_Dia 可以用于膨胀操作。
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# 斑马线检测 def Slow(img): kernel_Ero = np.ones((3,1),np.uint8) kernel_Dia = np.ones((5,1),np.uint8) copy_img = img.copy() copy_img = cv2.resize(copy_img,(1600,800)) count=0 # 图像灰度化 gray=cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 imgblur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),10) #阈值处理 mask = np.zeros_like(gray) mask[400:800,100:1600]=gray[400:800,100:1600] ret,thresh=cv2.threshold(mask,200,255,cv2.THRESH_BINARY) #腐蚀 img_Ero=cv2.erode(thresh,kernel_Ero,iterations=3) #膨胀 img_Dia=cv2.dilate(img_Ero,kernel_Dia,iterations=1)
这是一个使用Python和OpenCV库实现的斑马线检测函数。函数中主要使用了图像处理中的灰度化、高斯滤波、阈值处理、腐蚀和膨胀等操作。具体实现步骤如下:
1. 将输入的图像进行一次复制,并将其大小调整为1600x800像素,以便后续处理。
2. 将复制后的图像转换为灰度图像。
3. 对灰度图像进行高斯滤波,以去除噪声。
4. 对图像进行阈值处理,将斑马线和背景分离。这里使用的是简单阈值法,阈值为200。
5. 对阈值处理后的图像进行腐蚀操作,以去除斑马线上的噪点。
6. 对腐蚀后的图像进行膨胀操作,以使斑马线更加连续和明显。
该函数的输入为一个图像,输出为斑马线检测后的二值图像。
def image_callback(self, msg): # 将ROS下图像格式转为opencv图像格式 image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') ######### #cv2.imwrite('./data/org/image{}.png'.format(self.org_i),image) self.org_i = self.add(self.org_i, self.cache) ####### # 定义两个核 (kernel_Ero用于腐蚀,kernel_Dia用于膨胀) kernel_Ero = np.ones((15, 3), np.uint8) kernel_Dia = np.ones((15, 3), np.uint8) # 斑马线:判断到斑马线f=1,没有判断到就等于0 # ---------------------------------------------------------------- # 将复制的图像裁剪为480*360 copy_img = cv2.resize(image, (480, 360)) # 灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波去噪 imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 0) # 阈值处理 ret, thresh = cv2.threshold(imgBlur, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 腐蚀 imgEro = cv2.erode(thresh, kernel_Ero, iterations=2) # 膨胀 imgDia = cv2.dilate(imgEro, kernel_Dia, iterations=4)
这段代码是一个ROS节点中的一个函数,主要的功能是将ROS下的图像格式转换为OpenCV图像格式,并对图像进行一系列的处理,最终得到斑马线的位置信息。
具体实现流程如下:
1. 通过ROS的bridge将ROS下的图像格式转换为OpenCV图像格式。
2. 定义两个核,一个用于腐蚀操作,一个用于膨胀操作。
3. 对图像进行裁剪,将其大小调整为480x360。
4. 将图像转换为灰度图像。
5. 对灰度图像进行高斯滤波,以去除噪声。
6. 对滤波后的图像进行阈值处理,将其二值化。
7. 对二值化后的图像进行腐蚀,以去除细节。
8. 对腐蚀后的图像进行膨胀,以填补空洞。
9. 最终得到斑马线的位置信息。
这段代码的具体实现可能需要基于ROS和OpenCV的相关知识,需要一定的背景知识才能理解。
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