for i, contour in enumerate(outer_contours): i从0开始嘛

时间: 2024-05-28 22:12:45 浏览: 80
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contour.rar_C contours_contour_visual c_网格生成

是的，正确的理解应该是 i 从 0 开始。在 Python 中，`enumerate()` 函数默认从 0 开始给定序列中的元素编号。因此，在这个例子中，`enumerate(outer_contours)` 将会生成一个序列，其中每个元素都是一个包含当前轮廓及其对应编号的元组，第一个轮廓的编号为0。
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for i, contour in enumerate(contours):

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def chose_licence_plate(contours, Min_Area=2000): temp_contours = [] for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) > Min_Area: temp_contours.append(contour) car_plate = [] for temp_contour in temp_contours: rect_tupple = cv2.minAreaRect(temp_contour) rect_width, rect_height = rect_tupple[1] if rect_width < rect_height: rect_width, rect_height = rect_height, rect_width aspect_ratio = rect_width / rect_height # 车牌正常情况下宽高比在2 - 5.5之间 if aspect_ratio > 2 and aspect_ratio < 5.5: car_plate.append(temp_contour) rect_vertices = cv2.boxPoints(rect_tupple) rect_vertices = np.int0(rect_vertices) return car_plate。 能详细解释这段代码吗

这段代码是一个函数，名为chose_licence_plate，它的作用是从一组轮廓中选择出符合条件的车牌轮廓。其中，参数contours是输入的轮廓列表，Min_Area是最小面积阈值，默认为2000。函数首先对输入的轮廓进行筛选，只...

python opencv 输入二值图像为img 通过自适应阈值化得到thresh for contour in invalid_contours: 如何令轮廓在thresh的位置为黑色

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逐行解释green_centers = [] yellow_centers = [] # 对绿色和黄色轮廓进行处理 for contour in green_contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(contour) # 计算轮廓的中心坐标 if M["m00"] != 0: cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) green_centers.append((cX, cY)) for contour in yellow_contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(contour) # 计算轮廓的中心坐标 if M["m00"] != 0: cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) yellow_centers.append((cX, cY))

2. for contour in green_contours:和for contour in yellow_contours:分别遍历绿色和黄色轮廓的列表。 3. 在循环中，首先使用cv2.moments函数计算轮廓的矩，即图像的几何特征。 4. 接下来，通过计算轮廓的...

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for c in contours: #找到最大的轮廓边界所包含的面积 area = cv2.contourArea(c) if area > max_area: max_contour = c max_area = area #矩形边框绘制

cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) 这段代码的作用是在图像中找到最大的轮廓，并绘制一个矩形边框框住它。首先，我们遍历所有轮廓并计算它们的面积。如果某个轮廓的面积比当前最大面积还要大，我们...

# 根据每个轮廓的类型, 找到对应的焊缝轨迹 paths = [] self.welding_pts_3d = [] for k, info in enumerate(contours_info): c_type = info["type"] shape, path, pts_3d, end_point_2d = self.FindTypePath(pm, info) if path is None: vision_log.error(f"no path in {k} contour") img_show = cv2.drawContours( img_show, [info["box"].astype(int)], 0, (0, 0, 0), 5) continue

然后遍历 contours_info 中的每个轮廓，取出轮廓类型 c_type 和轮廓的其他信息 info。 接着调用 self.FindTypePath 函数，传入 pm 和 info 作为参数。FindTypePath 函数根据轮廓的类型 c_type，找到对应的焊缝轨迹...
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这段代码是在做什么？ def binary_img_segment(binary_img, original_img=None): # binary_img = skeletonize(binary_img) # plot.imshow( binary_img,cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') # plot.show() # 寻找每一个字符的轮廓，使用cv2.RETR_EXTERNAL模式，表示只需要每一个字符最外面的轮廓 img, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv2.RETR_TREE # cv2.drawContours(img_original, contours, -1, (0, 255, 0), 2) if len(contours) > LARGEST_NUMBER_OF_SYMBOLS: raise ValueError('symtem cannot interpret this image!') symbol_segment_location = [] # 将每一个联通体，作为一个字符 symbol_segment_list = [] index = 1 for contour in contours: location = cv2.boundingRect(contour) x, y, w, h = location if (w * h < 100): continue symbol_segment_location.append(location) # 只提取轮廓内的字符 extracted_img = extract_img(location, img, contour) symbol_segment_list.append(extracted_img) if len(original_img): cv2.rectangle(original_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 3) symbols = [] for i in range(len(symbol_segment_location)): symbols.append({'location': symbol_segment_location[i], 'src_img': symbol_segment_list[i]}) # 对字符按字符横坐标排序 symbols.sort(key=lambda x: x['location'][0]) return symbols

如果判断为字符，则将其边界框信息保存到symbol_segment_location列表，并从原始图像中提取出对应的字符图像，保存到symbol_segment_list列表中。 最后，对字符按照横坐标进行排序，并将每个字符的位置和对应的图像...

mask = np.zeros(img.shape,img.dtype) epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(outer_contours[max_index], False) approx = cv2.approxPolyDP(outer_contours[max_index], epsilon, True) color = (255,255,255) cv2.drawContours(mask, approx, -1, color, 3) 为什么在mask 以及img上表现为直线两端的一个圆点 但实际上轮廓为一条较粗的直线 如何才能绘制出沿着这条直线的上的点 因为要计算该直线的长度 轮廓实际长度为96.5535 但使用cv2.arcLength测得轮廓长度为184.0

for i in range(1, len(approx)): length += np.sqrt((approx[i][0][0] - approx[i-1][0][0])**2 + (approx[i][0][1] - approx[i-1][0][1])**2) 其中，epsilon是多边形近似的精度，可以根据需要调整。approx是...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这是一段Python代码，主要的作用是对给定的maze.png图片进行处理并展示处理后的结果。具体包括以下步骤： 1. 导入cv2、glob和numpy模块。 2. 使用glob模块获取maze.png图片的路径，将其读取并调整大小为512x512。...

将下述代码增加显示边缘图像功能： import cv2 import numpy as np from dxfwrite import DXFEngine as dxf img = cv2.imread('ft.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 100, 200) thresh = cv2.threshold(edges, 27, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline(contour[:, 0, :])) dwg.save()

for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline(contour[:, 0, :])) dwg.save() cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 运行代码后，会在生成的 DXF ...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么

打印的具体内容是所有轮廓中面积最大的矩形的信息，包括其排名，大小，位置，宽度，高度和角度。例如，“Rank 1: Size=120, (50, 50), Width=10, Height=12, Angle=-45”表示最大的矩形的排名为1，大小为120（像素）...
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