python中expand 和 repeat

在 Python 中，`expand` 和 `repeat` 是 numpy 数组的两个方法。

`numpy.ndarray.expand()` 方法可以扩展数组的形状，使其具有更大的尺寸。例如，我们可以将一个 2x2 的数组扩展为 4x4 的数组：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.expand((4, 4))
print(b)

输出结果为：

array([[1, 2, 1, 2],
       [3, 4, 3, 4],
       [1, 2, 1, 2],
       [3, 4, 3, 4]])

`numpy.ndarray.repeat()` 方法可以重复一个数组中的元素。例如，我们可以将一个一维数组重复 3 次：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a.repeat(3)
print(b)

输出结果为：

array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3])

需要注意的是，`expand` 和 `repeat` 方法都返回一个新的数组，不会修改原数组。

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python联通多边形

要在Python中计算连通多边形，可以使用OpenCV库的connectedComponentsWithStats函数。这个函数接受一个二值图像作为输入，然后计算出图像中的连通区域数量、标签图和每个连通区域的统计信息。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    image = np.zeros((640, 640)).astype(np.uint8)
    
    # 绘制圆形
    image = cv2.circle(image, (100, 100), 50, 255, -1)
    
    # 绘制多边形
    points = [[200, 200], [300, 100], [400, 400], [250, 300]]
    cv2.fillPoly(image, np.array([points]), 255, cv2.LINE_AA)
    
    # 绘制矩形
    cv2.rectangle(image, (200,500), (500, 600), 255, -1)
    
    cv2.imshow('image', image)
    
    # 计算连通区域
    num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image)
    
    print('num_labels: ', num_labels)
    
    # 绘制连通区域的外接矩形
    labels = 255
    labels = labels.astype(np.uint8)
    labels = np.expand_dims(labels, axis=2).repeat(3, axis=2).astype(np.uint8)
    
    for st in stats + st + st<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [opencv+python取某区域中心点](https://blog.csdn.net/m0_62769256/article/details/121848170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [Python opencv连通域](https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/126627295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

连通域算法python

连通域算法是一种图像处理算法，用于标记和分析图像中的连通区域。在Python中，可以使用OpenCV库中的connectedComponentsWithStats函数来实现连通域算法。这个函数可以将图像中的连通区域标记为不同的标签，并提供每个连通区域的统计信息，如外接矩形的位置和大小、连通区域的面积等。示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
# 创建一个空白图像
image = np.zeros((640, 640)).astype(np.uint8)

# 绘制圆形
image = cv2.circle(image, (100, 100), 50, 255, -1)

# 绘制多边形
points = [[200, 200], [300, 100], [400, 400], [250, 300]]
cv2.fillPoly(image, np.array([points]), 255, cv2.LINE_AA)

# 绘制矩形
cv2.rectangle(image, (200,500), (500, 600), 255, -1)

# 在图像中应用连通域算法
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image)

# 打印连通域的数量
print('num_labels: ', num_labels)

# 可视化连通域
labels = 255
labels = labels.astype(np.uint8)
labels = np.expand_dims(labels,axis=2).repeat(3,axis=2).astype(np.uint8)
for st in stats<em>1</em><em>2</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python opencv连通域](https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/126627295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]