def draw_line(img, lines): 用法

`draw_line` 函数用于在图像上绘制线条。其中，`img` 是待绘制线条的图像，`lines` 是一个包含线条信息的列表，每个元素代表一条线条，包含起点和终点的坐标。

具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义线条颜色和线宽
color = (0, 0, 255)
thickness = 2

# 定义线条列表
lines = [[[10, 10], [100, 100]], [[50, 50], [150, 50]]]

# 在图像上绘制线条
for line in lines:
    pt1, pt2 = line
    cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt2), color, thickness)

# 显示绘制后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码会在图像中绘制两条线条。其中，第一条线条起点坐标为 (10, 10)，终点坐标为 (100, 100)；第二条线条起点坐标为 (50, 50)，终点坐标为 (150, 50)。线条颜色为红色，线宽为 2 像素。运行后，会展示绘制后的图像。

相关问题

def averge_depth(dep,x0,y0,x1,y1): n=1 sum_depth=0 for h in range(x0,x1): for w in range(y0,y1): dep_value = get_depth_value(dep,h,w) if(is_valid_depth_value(dep_value)): sum_depth+=dep_value n+=1 cv.putText(img, "[{}]".format(int(sum_depth/n)), (y1, x1), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2, (0, 0, 255), 5) return int(sum_depth/n) def draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1): cv.line(img,(y0,x0), (y1,x0), (255,0,0),3) cv.line(img,(y1,x0), (y1,x1), (255,0,0),3) cv.line(img,(y1,x1), (y0,x1), (255,0,0),3) cv.line(img,(y0,x1), (y0,x0), (255,0,0),3) def draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline): cv.line(img,(0,grand), (1919,grand), (255,0,0),3) cv.line(img,(startline,0), (startline,1079), (255,0,0),3) def draw_points_depth_value(img,dep): for w in range(10,1920,200): for h in range(10,1080,200): cv.circle(img,(w,h),5,(20,255,255),-1) cv.putText(img, "[{}]".format(get_depth_value(dep,h,w)), (w, h), cv. FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2, (0, 0, 255), 3) def get_real_hight(height,depth): '''像素高度转化为实际高度 垂直视角43.5° cos21.75=0.92881 ''' return int((height/1080)*depth*0.92881*2) grand=950 startline=1250 x0=200 x1=800 y0=1300 y1=1600

这是一组 Python 代码，主要实现了图像处理的功能。

其中，`averge_depth` 函数计算了深度图上给定区域内的平均深度值，`draw_depth_caculate_area` 函数在图像上绘制了给定区域的边界，`draw_grand_and_start_lines` 函数绘制了图像上的基准线和起始线，`draw_points_depth_value` 函数在图像上绘制了深度值，`get_real_hight` 函数用于将图像上的像素高度转化为实际高度。

最后定义了一些常量，例如基准线高度 `grand`，起始线宽度 `startline`，区域的左上角和右下角的坐标 `x0`，`x1`，`y0` 和 `y1`。

a = Kinect() cv.namedWindow("color_now", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("color_now", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("color_now", 0, 0) cv.namedWindow("frame", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("frame", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("frame", int(a.w_color/3), 0) cv.namedWindow("track", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("track", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("track", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.namedWindow("obj", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("obj", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("obj", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)+300) cv.namedWindow("console", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("console", 400, 400) cv.moveWindow("console", 400, 400) def move_grand(x): global grand grand=x cv.createTrackbar('grand','console',950,1079,move_grand) def move_startline(x): global startline startline=x cv.createTrackbar('startline','console',1250,1919,move_startline) def move_x0(x): global x0 x0=x cv.createTrackbar('x0','console',200,1079,move_x0) def move_x1(x): global x1 x1=x cv.createTrackbar('x1','console',800,1079,move_x1) def move_y0(x): global y0 y0=x cv.createTrackbar('y0','console',1300,1919,move_y0) def move_y1(x): global y1 y1=x cv.createTrackbar('y1','console',1600,1919,move_y1) while 1: flag = 1 track = np.zeros((1080, 1920), np.uint8) while 1: a.get_the_last_color() a.get_the_last_depth() if flag: print("按下b键开始处理视频流") img=a.color_frame.copy() gray0 = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #实时彩色视频流 draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline) draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1) draw_points_depth_value(img,a.depth_ori) cv.imshow('color_now', img) #按b开始处理视频流 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('b'): depth0 = a.depth_ori flag = 0 else: print("帧间差分中，按n结束帧间差分") img=a.color_frame.copy() #处理彩色帧,变成二值帧 frame = colorframe_to_frame(img) cv.imshow('frame',frame) #叠加 track = cv.bitwise_or(track,frame) cv.imshow('track',track) #实时彩色视频流 draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline) draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1) draw_points_depth_value(img,a.depth_ori) cv.imshow('color_now', img) #按n结束读入视频流，开始对track进行处理 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('n'): break track_3color=cv.cvtColor(track,cv.COLOR_GRAY2BGR) height,progressed_track= track_progress(track,track_3color,grand,startline) depth = averge_depth(depth0,x0,y0,x1,y1) print("height=",height,"depth=",depth) cv.imshow('track',progressed_track) cv.imshow('obj',track_3color) real_height=get_real_hight(height,depth) print("估计发球高度为{}mm".format(real_height)) print("按C继续，按任意键退出") #按c进行下一轮判断，按其它键退出程序 if cv.waitKey(0) & 0xFF == ord('c'): continue else: break

这段代码是在进行图像处理。首先，它实例化了一个 Kinect 对象，然后创建了多个窗口，并对每个窗口进行了大小和位置的调整。然后，它创建了一些轨迹条，用于调整各种参数，并定义了一个 while 循环，在循环内部进行了图像处理操作。