for rect1, rect2 in zip(axes[0].patches[:2], axes[0].patches[2:]):
时间: 2023-12-31 17:05:30 浏览: 86
这段代码使用了 Python 的 zip 函数来将两个列表中的元素一一对应起来,然后使用 for 循环遍历这些对应的元素。具体来说,它将 axes[0].patches 列表中的前两个元素和后两个元素一一对应起来,分别赋值给 rect1 和 rect2 两个变量。这里的 axes[0] 是一个 matplotlib 中的 AxesSubplot 对象,它包含了一个 patches 列表,其中的每个元素都是一个表示图形对象的 Patch 对象。在这里,rect1 和 rect2 分别代表了两个矩形图形的 Patch 对象。这段代码可能是用来对比显示两个矩形图形的某些属性(例如颜色、大小等)的。
相关问题
cv::Rect2i转换为cv::Rect2d
可以使用cv::Rect2d的构造函数将cv::Rect2i转换为cv::Rect2d,示例代码如下:
```
cv::Rect2i rect2i(10, 20, 30, 40);
cv::Rect2d rect2d(rect2i);
```
这样就可以将cv::Rect2i类型的rect2i转换为cv::Rect2d类型的rect2d了。需要注意的是,这样的转换可能会导致精度损失,因为cv::Rect2i是基于整数的,而cv::Rect2d是基于浮点数的。
怎么判断2个cv::Rect重叠区域大于2/3
在OpenCV中,`cv::Rect`表示一个矩形区域,包括其左上角点(x, y)和宽度(width)和高度(height)。判断两个`cv::Rect`是否重叠并且重叠部分占其中一个矩形的面积大于2/3,可以通过计算它们交集的面积并与各自面积比较来实现。以下是一个简单的步骤:
1. 定义两个`cv::Rect`对象,例如`r1`和`r2`。
```cpp
cv::Rect r1(x1, y1, w1, h1); // 左上角(x1, y1),宽度w1,高度h1
cv::Rect r2(x2, y2, w2, h2); // 另一个矩形的坐标和尺寸
```
2. 计算两个矩形的交集,通常通过取两个矩形最小x坐标、最大y坐标来确定交集。创建一个新的`cv::Rect`来表示交集区域。
```cpp
cv::Rect intersection = cv::Rect(std::max(r1.x, r2.x), std::max(r1.y, r2.y),
std::min(r1.x + r1.width, r2.x + r2.width) - std::max(r1.x, r2.x),
std::min(r1.y + r1.height, r2.y + r2.height) - std::max(r1.y, r2.y));
```
3. 计算交集面积和每个原矩形的面积。
```cpp
double interArea = intersection.area(); // 交集面积
double area1 = r1.area(); // 第一个矩形的面积
double area2 = r2.area(); // 第二个矩形的面积
```
4. 比较交集面积与总面积的比值,如果大于2/3,则认为两个矩形有大比例的重叠。
```cpp
bool isOverlapRatioGreaterThan2Thirds = (interArea / std::max(area1, area2)) > 2.0 / 3.0;
```