import cv2 import numpy as np def find_nearest_points(image): # 获取图像的高度和宽度 height, width = image.shape[:2] # 计算四个端点的坐标 top_left = (0, 0) top_right = (width-1, 0) bottom_left = (0, height-1) bottom_right = (width-1, height-1) # 初始化最近的四个点的列表 nearest_points = [] # 计算每个端点最近的点 for point in [top_left, top_right, bottom_left, bottom_right]: min_distance = float('inf') # 初始化最小距离为无穷大 nearest_point = None # 遍历图像中的每个像素,找到最近的点 for y in range(height): for x in range(width): distance = cv2.pointPolygonTest([point], (x, y), True) # 更新最小距离和对应的最近点 if distance < min_distance: min_distance = distance nearest_point = (x, y) nearest_points.append(nearest_point) return nearest_points如何将它的点打印出来

时间: 2024-02-14 14:30:17 浏览: 67
要将找到的最近点打印出来,你可以在函数的末尾添加以下代码: ```python for point in nearest_points: print(f"Nearest point: {point}") ``` 这将遍历最近点列表并打印每个点的坐标。完整的函数代码如下: ```python import cv2 import numpy as np def find_nearest_points(image): # 获取图像的高度和宽度 height, width = image.shape[:2] # 计算四个端点的坐标 top_left = (0, 0) top_right = (width-1, 0) bottom_left = (0, height-1) bottom_right = (width-1, height-1) # 初始化最近的四个点的列表 nearest_points = [] # 计算每个端点最近的点 for point in [top_left, top_right, bottom_left, bottom_right]: min_distance = float('inf') # 初始化最小距离为无穷大 nearest_point = None # 遍历图像中的每个像素,找到最近的点 for y in range(height): for x in range(width): distance = cv2.pointPolygonTest([point], (x, y), True) # 更新最小距离和对应的最近点 if distance < min_distance: min_distance = distance nearest_point = (x, y) nearest_points.append(nearest_point) for point in nearest_points: print(f"Nearest point: {point}") return nearest_points ``` 当调用`find_nearest_points()`函数时,它将打印出最近点的坐标。你可以根据需要自定义打印的格式。
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将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置1010栅格(暂时尝试) grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(anglenp.pi/180), distance * np.sin(anglenp.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(anglenp.pi/180), -np.sin(anglenp.pi/180)], [np.sin(anglenp.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 points2 = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points2) #第2.5部分(用作确认检验) from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array) draw = ImageDraw.Draw(img) for point in point

import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) pooled_feature = (feature_map * mask.float()).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show(),上述代码出现问题:AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'float'

import cv2 import numpy as np import torch as torch from torchvision.models import densenet121 # Load the DenseNet model model = densenet121(pretrained=True) # Read the image image = cv2.imread('C:/Users/23594/Desktop/888.jpg') # Convert the image to grayscale grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Resize the image to the size of the model input resized_image = cv2.resize(grayscale_image, (224, 224)) # Normalize the image normalized_image = resized_image / 255.0 # Convert the image to a tensor image_tensor = torch.from_numpy(normalized_image).float() # Predict the key points of the person predictions = model(image_tensor) # Convert the predictions to a list of points points = [] for i in range(len(predictions[0])): points.append((predictions[0][i][0], predictions[0][i][1])) # Draw the key points on the image cv2.drawKeypoints(image, points, np.array([]), (0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # Display the image cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0)import cv2 import numpy as np import torch as torch from torchvision.models import densenet121 # Load the DenseNet model model = densenet121(pretrained=True) # Read the image image = cv2.imread('C:/Users/23594/Desktop/888.jpg') # Convert the image to grayscale grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Resize the image to the size of the model input resized_image = cv2.resize(grayscale_image, (224, 224)) # Normalize the image normalized_image = resized_image / 255.0 # Convert the image to a tensor image_tensor = torch.from_numpy(normalized_image).float() # Predict the key points of the person predictions = model(image_tensor) # Convert the predictions to a list of points points = [] for i in range(len(predictions[0])): points.append((predictions[0][i][0], predictions[0][i][1])) # Draw the key points on the image cv2.drawKeypoints(image, points, np.array([]), (0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # Display the image cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0)

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