int m, n; for (m = 0; m < contours.size(); m++) { for (n = 0; n < contours[m].size(); n++) { switch (m) { case 0: point_0.push_back(contours[m][n]); break; case 1: point_1.push_back(contours[m][n]); break; case 2: point_2.push_back(contours[m][n]); break; case 3: point_3.push_back(contours[m][n]); break; case 4: point_4.push_back(contours[m][n]); break; case 5: point_5.push_back(contours[m][n]); break; case 6: point_6.push_back(contours[m][n]); break; case 7: point_7.push_back(contours[m][n]); break; case 8: point_8.push_back(contours[m][n]); break; case 9: point_9.push_back(contours[m][n]); break; case 10: point_10.push_back(contours[m][n]); break; case 11: point_11.push_back(contours[m][n]); break; case 12: point_12.push_back(contours[m][n]); break; case 13: point_13.push_back(contours[m][n]); break; case 14: point_14.push_back(contours[m][n]); break; case 15: point_15.push_back(contours[m][n]); break; case 16: point_16.push_back(contours[m][n]); break; case 17: point_17.push_back(contours[m][n]); break; case 18: point_18.push_back(contours[m][n]); break; case 19: point_19.push_back(contours[m][n]); break; default: cout << "input error" << endl; } } } Mat img(321, 432, CV_8UC1, cv::Scalar(0));

这段代码的作用是将轮廓(contours)中的点按照所属的轮廓编号(m)存储到不同的vector中。每个轮廓都有一个对应的vector存储其所有的点。最后根据存储的点绘制一个大小为321x432的灰度图像(img)。其中CV_8UC1表示每个像素用8位无符号整数表示，即灰度图像；cv::Scalar(0)表示初始化所有像素值为0，即黑色。

相关问题

import cv2 import numpy as np from PIL import Image import turtle # 读取照片 img = cv2.imread("2.jpg") # 将照片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours( edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓转换为线稿数据 outline = "" for contour in contours: outline += "M\n" for pt in contour: outline += f"{pt[0][0]} {pt[0][1]}\n" outline += "Z\n" # 设置画笔 turtle.pen(pensize=2, pencolor="black") # 将线稿数据转换为坐标列表 coords = [] for c in outline: if c == "M": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.penup() turtle.goto(x, y) turtle.pendown() elif c == "L": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.goto(x, y) # 隐藏画笔 turtle.hideturtle()报错NameError: name 'f' is not defined

根据你提供的代码，报错是因为 `f` 这个变量没有定义。在你的代码中，似乎没有定义 `f` 这个变量，因此会出现 "NameError: name 'f' is not defined" 的错误。

推测可能是你在将轮廓数据转换为坐标列表时，使用了一个没有定义的 `f` 变量。建议你检查一下代码，确认该变量是否已经定义，并且是否被正确引用。如果有任何其他问题，请随时提出。

使用Cplusplus，有4条曲线：已知每条曲线的中心线的点坐标集合(每两个点是顺序紧邻的)。 要求对曲线往两侧扩固定宽度，沿着曲线的中心线，对其拉直展开成一幅图，函数原型int teUnfoldCurve(const Mat& srcImage, const vector<TePoint>& vCurve, out Mat& dstImage, int iLineHeight)

这个问题可以分为几个步骤来解决：

1. 根据输入的点坐标集合，生成曲线的控制点集合。可以使用Bezier曲线或B样条曲线等进行插值。

2. 根据控制点集合生成曲线的离散点集合，可以通过采样等方式进行。

3. 对离散点集合进行扩展，即将每个点沿着法向方向移动一定距离。

4. 对扩展后的点集合按照顺序连接成多边形，并填充颜色。

5. 将多边形展开成一幅图像。

下面是一个可能的实现：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

// 根据控制点集合生成曲线的离散点集合
vector<Point> getCurvePoints(const vector<Point>& controlPoints)
{
    vector<Point> curvePoints;
    for (double t = 0; t <= 1; t += 0.01) {
        Point pt(0, 0);
        for (int i = 0; i < controlPoints.size(); i++) {
            double coef = binomialCoefficient(controlPoints.size() - 1, i) * pow(t, i) * pow(1 - t, controlPoints.size() - 1 - i);
            pt.x += coef * controlPoints[i].x;
            pt.y += coef * controlPoints[i].y;
        }
        curvePoints.push_back(pt);
    }
    return curvePoints;
}

// 计算组合数C(n,m)
int binomialCoefficient(int n, int m)
{
    if (m < 0 || m > n) return 0;
    if (m == 0 || m == n) return 1;
    int res = 1;
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        res *= n - i + 1;
        res /= i;
    }
    return res;
}

// 对离散点集合进行扩展
vector<Point> expandCurve(const vector<Point>& curvePoints, double width)
{
    vector<Point> expandedPoints;
    for (int i = 0; i < curvePoints.size(); i++) {
        Point pt1 = curvePoints[i];
        Point pt2 = curvePoints[(i + 1) % curvePoints.size()];
        Point dir = pt2 - pt1;
        Point norm(-dir.y, dir.x);
        norm *= width / norm.ddot(norm);
        expandedPoints.push_back(pt1 + norm);
    }
    for (int i = curvePoints.size() - 1; i >= 0; i--) {
        Point pt1 = curvePoints[i];
        Point pt2 = curvePoints[(i + curvePoints.size() - 1) % curvePoints.size()];
        Point dir = pt2 - pt1;
        Point norm(-dir.y, dir.x);
        norm *= width / norm.ddot(norm);
        expandedPoints.push_back(pt1 + norm);
    }
    return expandedPoints;
}

// 将点集合按照顺序连接成多边形，并填充颜色
void drawPolygon(Mat& img, const vector<Point>& points, const Scalar& color)
{
    vector<vector<Point>> contours;
    contours.push_back(points);
    drawContours(img, contours, -1, color, FILLED);
}

// 将多边形展开成一幅图像
void unfoldPolygon(const Mat& srcImage, const vector<Point>& points, Mat& dstImage, int lineHeight)
{
    Rect rect = boundingRect(points);
    dstImage.create(Size(rect.width, points.size() * lineHeight), CV_8UC3);
    dstImage.setTo(Scalar(255, 255, 255));
    for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
        Point pt = points[i] - Point(rect.x, 0);
        Mat roi = dstImage(Rect(pt.x, i * lineHeight, lineHeight, lineHeight));
        srcImage(Rect(pt.x, pt.y, lineHeight, lineHeight)).copyTo(roi);
    }
}

// 对曲线进行展开
int teUnfoldCurve(const Mat& srcImage, const vector<Point>& vCurve, Mat& dstImage, int iLineHeight)
{
    vector<Point> curvePoints = getCurvePoints(vCurve);
    vector<Point> expandedPoints = expandCurve(curvePoints, iLineHeight / 2.0);
    drawPolygon(dstImage, expandedPoints, Scalar(0, 0, 0));
    unfoldPolygon(srcImage, expandedPoints, dstImage, iLineHeight);
    return 0;
}

需要注意的是，展开后的图像可能会存在较大的畸变，这时可以使用图像校正等技术进行修正。