def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加,img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)
时间: 2023-06-18 22:06:22 浏览: 98
这段代码是用来定位车牌的,首先对图片进行预处理,包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作,最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中,MAX_WIDTH是一个常量,表示图片的最大宽度;blur表示高斯模糊的半径大小;morphologyr和morphologyc是闭运算和开运算的卷积核大小。这段代码是车牌识别算法中比较重要的部分,通过这些处理可以将车牌从原始图片中准确地定位出来。
相关问题
python locate_centroids函数
可以使用scikit-learn库中的KMeans算法来实现定位聚类中心的功能。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
def locate_centroids(data, k):
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(data)
centroids = kmeans.cluster_centers_
return centroids
```
其中,`data`是一个二维数组,每一行代表一个数据点,`k`是聚类中心的个数。函数返回一个二维数组,每一行代表一个聚类中心的坐标。
E: Unable to locate package dvs_renderer
E: Unable to locate package dvs_renderer 是一个错误提示,意味着系统无法找到名为 dvs_renderer 的软件包。这可能是由于以下几个原因导致的:
1. 软件包名称错误:请确保你输入的软件包名称正确无误。如果名称错误,系统将无法找到对应的软件包。
2. 软件源配置错误:软件包可能不在你当前使用的软件源中。你可以尝试更新软件源并再次尝试安装。
3. 软件包不存在:有时候,某些软件包可能在特定的操作系统版本或发行版中不可用。请确保你正在使用的操作系统版本或发行版支持该软件包。
如果你需要安装 dvs_renderer 软件包,建议你先确认软件包名称是否正确,并检查你的软件源配置是否正确。如果问题仍然存在,你可以尝试搜索其他类似的软件包或者查找其他解决方案。
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