zip(*loc[::-1])

时间: 2024-05-22 07:11:33 浏览: 195
ZIP

Prueffunktion(Hexag​on_loc):检查功能-matlab开发

这将一个二维列表或元组 loc 中的子列表或子元组进行翻转（reverse）操作，并将翻转后的结果作为一个新的列表返回。在这个代码中，[::-1] 表示将 loc 列表中的元素进行倒序排列，然后 * 号将这个列表中的所有元素取出并作为单独的参数传递给 zip 函数。zip 函数将这些参数中的第 i 个元素组合成一个元组，并返回由这些元组组成的列表。因此，zip(*loc[::-1]) 的含义是将 loc 列表中的子列表或子元组逐个翻转，并将每个翻转后的子列表或子元组的第 i 个元素组成一个新的元组，最终返回由这些元组组成的列表。
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LightInject-5.0.0-RC1.zip

5.0.0-RC1是该框架的一个预发布版本，它提供了最新的功能和改进，但可能还存在一些未解决的问题。在这个版本中，用户可以获取源代码并进行编译，解决了在其他来源下载的版本无法编译的问题。这为开发者提供了更多的...

zip(*loc[::-1]

因此，zip(*loc[::-1]) 的含义是：先将列表 loc 倒序排列，然后将其中每个元素的对应位置打包成元组，返回一个可迭代对象。这个可迭代对象可以用于迭代，每次迭代会返回一个元组，其中包含了 loc 中相应位置的...

result = zip(*loc[::-1])

这是 Python 中的 zip 函数和切片操作的组合，可以将一...最后，*loc[::-1] 表示将这些元组作为参数传递给 zip 函数，使得 zip 函数将它们按列组合成一个新的二维数组。因此，result 是 loc 中每一列的元素组成的数组。

result = zip(*loc[::-1])是什么数据类型，怎么调用result

result 是一个 zip 对象，可以通过迭代来获取其中的元素，每个元素都是一个包含多个值的元组。 例如，可以使用 for 循环来遍历 zip 对象中的元素： for r in result: print(r) 也可以将 zip 对象转换成...

for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(frame, pt,(pt[0] + template.shape[1], pt[1] + template.shape[0]), (0, 0, 0), 1) cv2.imshow('Video', frame)

首先，通过zip(*loc[::-1])将位置信息进行逆序，并使用for循环遍历每个位置。然后，使用cv2.rectangle函数在视频帧上绘制矩形框，具体的参数如下： - frame：视频帧 - pt：矩形框的左上角坐标 - (pt[0] ...

for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(frame, pt, (pt[0] + myhead.shape[1], pt[1] + myhead.shape[0]), (0, 255, 0), 2)

它使用了cv2.rectangle函数来绘制矩形框，该函数的参数包括图像帧(frame)，矩形框的左上角坐标pt，矩形框的右下角坐标(pt[0] + myhead.shape[1], pt[1] + myhead.shape[0])，矩形框的颜色(0, 255, 0)，以及矩形框的...

threshold = 0.01 loc = numpy.where(result<threshold) #遍历提取出来的位置 for other_loc in zip(*loc[::-1]): #第二次筛选----将位置偏移小于5个像素的结果舍去 if (temp_loc[0]+5<other_loc[0])or(temp_loc[1]+5<other_loc[1]): numOfloc = numOfloc + 1 temp_loc = other_loc cv2.rectangle(target,other_loc,(other_loc[0]+twidth,other_loc[1]+theight),(0,0,225),1) str_numOfloc = str(numOfloc)

2. 使用 zip(*loc[::-1]) 进行第一次筛选，将位置偏移小于 5 个像素的结果舍去。这里的 temp_loc 是上一个符合条件的位置，初始值为 min_loc，即第一个小于阈值的位置。 3. 对于符合条件的位置，将 numOfloc...

#!/usr/bin/env python import rospy import cv2 import numpy as np from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image class TemplateMatcher: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取你的模板图像 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) def image_callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_image, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) w, h = self.template.shape[::-1] for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.waitKey(3) def main(): rospy.init_node('template_matcher', anonymous=True) tm = TemplateMatcher() try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()

这是一个使用OpenCV在ROS中进行模板匹配的Python代码。它首先初始化一个TemplateMatcher类，该类包含一个订阅ROS图像话题的回调函数image_callback。然后，它读取一个模板图像并将其保存为灰度图像。...

import cv2 import numpy as np # 读取目标图和两个样本图 target_img = cv2.imread('target.jpg') sample1_img = cv2.imread('sample1.jpg') sample2_img = cv2.imread('sample2.jpg') # 获取样本图的宽高 sample1_height, sample1_width, _ = sample1_img.shape sample2_height, sample2_width, _ = sample2_img.shape # 使用模板匹配函数找到样本图在目标图中的位置 res1 = cv2.matchTemplate(target_img, sample1_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res2 = cv2.matchTemplate(target_img, sample2_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 在目标图中标出匹配的位置 loc1 = np.where(res1 >= threshold) for pt in zip(*loc1[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample1_width, pt[1] + sample1_height), (0, 0, 255), 2) # 输出坐标 print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) loc2 = np.where(res2 >= threshold) for pt in zip(*loc2[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample2_width, pt[1] + sample2_height), (0, 255, 0), 2) # 输出坐标 print('Sample 2: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) # 显示结果图 cv2.imshow('Result', target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库中的...print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) 其中，pt[0]表示矩形框左上角的x坐标值，pt[1]表示矩形框左上角的y坐标值。对于样本图2，也可以通过类似的方式来提取坐标。

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数进行模式匹配 match_pattern('rings.png', 'ring.png')

你好！你的代码看起来是对图像中的指定模式进行匹配，并在匹配位置上绘制矩形框。你调用了match_pattern函数，将原始图像和模式图像的文件名作为参数传递给函数。在这个例子中，你将原始图像命名为rings.png，将...

Caused by: java.util.zip.ZipException: invalid LOC header (bad signature)

1.删除Maven本地存储库中的受影响的依赖项，然后重新构建项目以重新下载它们。 2.手动下载受影响的依赖项并将其添加到Maven本地存储库中。 3.如果您使用的是Eclipse，则可以尝试清除Eclipse的本地缓存并重新构建项目...

import cv2 import numpy as np import pyautogui import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class WindowDetector: def __init__(self, template_path): self.template = cv2.imread(template_path, 0) self.w, self.h = self.template.shape[::-1] def detect(self): screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot = np.array(screenshot) screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(screenshot, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(screenshot, pt, (pt[0] + self.w, pt[1] + self.h), (0, 0, 255), 2) return screenshot class App: def __init__(self, template_path): self.window_detector = WindowDetector(template_path) self.root = tk.Tk() self.root.title("Window Detector") self.root.geometry("800x600") self.canvas = tk.Canvas(self.root, width=800, height=600) self.canvas.pack() self.template = ImageTk.PhotoImage(Image.open(template_path)) tk.Button(self.root, text="Detect", command=self.detect_window).pack() tk.Label(self.root, image=self.template).pack() self.root.mainloop() def detect_window(self): screenshot = self.window_detector.detect() img = ImageTk.PhotoImage(Image.fromarray(screenshot)) self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=img) self.root.update_idletasks() if __name__ == "__main__": app = App("template.png")

这段代码是用来检测屏幕上是否存在一个特定的窗口，它首先读取一个模板图像，然后使用pyautogui库截取屏幕图像。接着，它使用OpenCV中的模板匹配算法来在屏幕截图中寻找模板图像的匹配位置。如果匹配程度超过了设定...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(frame, pattern): # 载入模式图像 pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(frame, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(frame, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 返回绘制了矩形框的图像 return frame cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置模式图像的文件名 pattern_file = 'pattern.png' while True: ret, frame = cap.read() # 调用函数进行模式匹配 result_frame = match_pattern(frame, pattern_file) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', result_frame) # 如果按下q键则退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头资源和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这是你提供的改写后的代码，它使用了模板匹配算法来在图像中进行匹配，并在匹配位置绘制矩形框进行标识。这段代码的逻辑是正确的，并且可以适应不同大小的模板图像进行匹配。 在代码中，我们首先载入模式图像，并...

又报错了，cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

for loc in zip(*locations[::-1]): top_left = loc bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) cv2.rectangle(game_screen, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2...

用python选样一幅图像，从图中截取一部分，使用模板匹配查找其在图中的位置。

for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 0, 255), 2) # 红色矩形表示匹配区域 6. **显示结果**： python plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ...

opencv无题识别

for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

data2 = xr.open_dataset(file_path)[target_var].loc['1962-01-01':'2014-12-12', :, :] data = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1 = data.flatten() # print(data1.shape) model[i] = data1 # print(model[i].shape) data_spring = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([3, 4, 5])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_spring = data_spring.flatten() print(model_spring[i].shape) print(data1_spring.shape) model_spring[i] = data1_spring data_summer = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([6, 7, 8])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_summer = data_summer.flatten() model_summer[i] = data1_summer data_autumn = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([9, 10, 11])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_autumn = data_autumn.flatten() model_autumn[i] = data1_autumn data_winter = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([12, 1, 2])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_winter = data_winter.flatten() model_winter[i] = data1_winter i = i + 1这样读取速度太慢了，可不可以帮我优化一下

data_spring = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([3, 4, 5])].resample(time='Y').mean(dim='time').chunk({'latitude': 50, 'longitude': 50, 'time': -1}) data_summer = data2.loc[data2.time.dt.month.isin(...

E:\soft\jdk\jdk-1.8-341\jre\lib\rt.jar: invalid LOC header (bad signature)

pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [tomcat启动错误---Caused ...

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