Mat src_edge(img_filtered.size(), CV_8UC1); Canny(img_filtered, src_edge, 3, 9); string edge_name = "edge" + to_string(img_id) + ".jpg"; imwrite(edge_name, src_edge); // 计算图像中的宽高 cv::Rect exRect = boundingRect(src_edge); int width = exRect.width; int height = exRect.height; cout << "====== w" << width << endl; cout << "====== h" << height << endl;
时间: 2024-01-16 12:02:11 浏览: 32
这段代码使用了OpenCV库对输入图像进行边缘检测,并计算了边缘图像中包含的最小矩形的宽和高。具体解释如下:
- 首先,定义了一个大小与输入图像img_filtered相同的CV_8UC1类型的Mat变量src_edge,用于存储边缘检测后的图像。
- 接着,调用Canny函数对输入图像img_filtered进行边缘检测,将检测结果存储到src_edge中。其中,参数3和9分别表示Canny算法的低阈值和高阈值。
- 然后,定义一个字符串变量edge_name,用于存储边缘图像的文件名。这里采用了字符串拼接的方式,将输入图像的ID号与"edge"字符串拼接在一起作为文件名。
- 接着,调用imwrite函数将边缘图像src_edge保存为文件。
- 然后,使用boundingRect函数计算边缘图像src_edge中包含的最小矩形,将结果存储到一个cv::Rect类型的变量exRect中。
- 最后,分别计算最小矩形的宽度和高度,将结果分别存储到整型变量width和height中,并输出到控制台。
需要注意的是,这段代码中的变量img_id没有给出,无法确定其含义。
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Ctrl_total_reads_byte = subprocess.check_output(['wc', '-l', Ctrl_bed_sorted]) Ctrl_total_reads = Ctrl_total_reads_byte.decode() rep1_total_reads_byte = subprocess.check_output(['wc', '-l', rep1_bed_sorted]) rep1_total_reads = rep1_total_reads_byte.decode() rep2_total_reads_byte = subprocess.check_output(['wc', '-l', rep2_bed_sorted]) rep2_total_reads = rep2_total_reads_byte.decode() Ctrl_up_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'Ctrl_snoRNA_up_rpm.txt') rep1_up_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep1_snoRNA_up_rpm.txt') rep2_up_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep2_snoRNA_up_rpm.txt') Ctrl_down_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'Ctrl_snoRNA_down_rpm.txt') rep1_down_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep1_snoRNA_down_rpm.txt') rep2_down_rpm = os.path.join(rpm_output_dir,'rep2_snoRNA_down_rpm.txt') os.system('python rpm.py ' + Ctrl_total_reads + ' ' + Ctrl_up_read + ' ' + Ctrl_up_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep1_total_reads + ' ' + rep1_up_read_filtered + ' ' + rep1_up_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep2_total_reads + ' ' + rep2_up_read_filtered + ' ' + rep2_up_rpm) os.system('python rpm.py ' + Ctrl_total_reads + ' ' + Ctrl_down_read + ' ' + Ctrl_down_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep1_total_reads + ' ' + rep1_down_read_filtered + ' ' + rep1_down_rpm) os.system('python rpm.py ' + rep2_total_reads + ' ' + rep2_down_read_filtered + ' ' + rep2_down_rpm)执行以上python语句为什么会报错?
根据提供的代码,可能会出现以下两种错误:
1. `Ctrl_bed_sorted`、`rep1_bed_sorted`、`rep2_bed_sorted`、`Ctrl_up_read`、`rep1_up_read_filtered`、`rep2_up_read_filtered`、`Ctrl_down_read`、`rep1_down_read_filtered`、`rep2_down_read_filtered`这些变量没有被定义。
2. 在使用`os.path.join()`函数时,可能需要使用`os.path.abspath()`函数将路径转换为绝对路径。例如,`Ctrl_up_rpm = os.path.abspath(os.path.join(rpm_output_dir,'Ctrl_snoRNA_up_rpm.txt'))`。
此外,由于`os.system()`方法可以执行任意命令,可能还需要检查执行的`rpm.py`脚本的路径是否正确。建议将`os.system()`替换为`subprocess.run()`或`subprocess.Popen()`方法,这些方法更加灵活和安全。
% Canny边缘检测 sigma_canny = 1; [~, threshold] = edge(img_binary, 'canny', [], sigma_canny); fudgeFactor = 0.5; threshold = threshold * fudgeFactor; img_edge = edge(img_filtered, 'canny', threshold, sigma_canny);
这段代码使用了Canny边缘检测算法来对二值化后的图像进行边缘检测。sigma_canny参数表示Canny算法中的高斯滤波器的标准差,threshold参数表示Canny算法中的边缘检测的阈值。这里使用了自动计算阈值的方法,即edge函数的第三个参数为空,这样edge函数会自动计算出适合当前图像的阈值。然后使用fudgeFactor参数来调整阈值的大小,最终得到二值化图像的边缘图像img_edge。