img = cv2.imread('../maze3.png') # 灰度化、阈值分割、边缘检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100) # 绘制直线 if lines is not None and len(lines) > 0: for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) # 判断直线是否在黑色区域内 if thresh[y1, x1] == 0 and thresh[y2, x2] == 0: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2)
时间: 2024-02-05 21:04:01 浏览: 22
这段代码是对一张图片进行灰度化、阈值分割、边缘检测、霍夫变换检测直线、绘制直线的过程。在绘制直线的时候,会判断直线是否在黑色区域内,如果不在,则不绘制这条直线。
错误信息提示说 IndexError: index -1000 is out of bounds for axis 1 with size 588,说明在使用 thresh[y1, x1] 和 thresh[y2, x2] 进行判断时,出现了数组越界的问题,即坐标值超过了 thresh 数组的范围。
你可以尝试在判断之前,打印出 x1, y1, x2, y2 这四个值,看看是否有异常,以及其具体的数值。如果坐标值确实超出了范围,那么你可以检查一下代码中的变量,看看是否有误。另外,也可以检查一下原始图片的尺寸,是否与代码中的处理一致。
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img = cv2.imread('F:/Ai/test/input/新建文件夹/merged_image.png') blackimg = cv2.imread('F:/Ai/test/input/新建文件夹/286.png') bgra = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2RGBA) b,g,r,a=cv2.split(bgra) print(bgra) cv将图片转换为rgba
要将图像转换为 RGBA 格式,您可以使用 OpenCV 的 `cv2.cvtColor()` 函数将图像从 RGB 转换为 RGBA。以下是修改后的代码示例:
```python
import cv2
img = cv2.imread('F:/Ai/test/input/新建文件夹/merged_image.png')
rgba = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGBA)
print(rgba)
```
在上述代码中,我们使用 `cv2.imread()` 加载图像文件,并使用 `cv2.cvtColor()` 将图像从 BGR 格式转换为 RGBA 格式。然后,我们打印输出转换后的图像数组 `rgba`。
希望这个代码示例对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
# 读取原始灰度图像 img = cv2.imread('23.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 代码 将img 缩放为1250*1023
可以使用cv2.resize()函数来对图像进行缩放,示例代码如下:
```
import cv2
# 读取原始灰度图像
img = cv2.imread('23.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 缩放图像
img_resized = cv2.resize(img, (1250, 1023))
# 显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', img_resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,cv2.resize()函数的第一个参数是原始图像,第二个参数是需要缩放到的大小,即(1250, 1023)。如果需要保持缩放后的长宽比不变,可以使用cv2.INTER_AREA参数;如果需要放大图像,可以使用cv2.INTER_CUBIC参数;如果需要缩小图像,可以使用cv2.INTER_LINEAR参数。