这段代码是啥意思:list_pts_blue = [[0, h / 2], [0, h / 2 + 20], [w, h / 2 + 20], [w, h / 2]] ndarray_pts_blue = np.array(list_pts_blue, np.int32) polygon_blue_value_1 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_blue], color=1) polygon_blue_value_1 = polygon_blue_value_1[:, :, np.newaxis] # 填充第二个撞线polygon(黄色) mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) list_pts_yellow = [[0, h / 2 + 70], [0, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 70]] ndarray_pts_yellow = np.array(list_pts_yellow, np.int32) polygon_yellow_value_2 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_yellow], color=2) polygon_yellow_value_2 = polygon_yellow_value_2[:, :, np.newaxis]
时间: 2024-04-20 21:24:27 浏览: 29
这段代码是使用 OpenCV 库对图像进行多边形填充的操作。首先,创建一个空的掩膜图像 `mask_image_temp`,大小为 `(height, width)`,数据类型为 `np.uint8`。然后,定义了两个多边形的顶点坐标列表 `list_pts_blue` 和 `list_pts_yellow`。
对于第一个多边形(蓝色),将顶点坐标列表转换为 NumPy 数组 `ndarray_pts_blue`,数据类型为 `np.int32`。然后使用 `cv2.fillPoly()` 函数将这个多边形填充到 `mask_image_temp` 中,颜色值为 1。最后,将填充后的结果 `polygon_blue_value_1` 添加一个额外的维度,变成三维数组。
对于第二个多边形(黄色),类似地,将顶点坐标列表转换为 NumPy 数组 `ndarray_pts_yellow`,数据类型为 `np.int32`。然后使用 `cv2.fillPoly()` 函数将这个多边形填充到另一个新的 `mask_image_temp` 中,颜色值为 2。同样,将填充后的结果 `polygon_yellow_value_2` 添加一个额外的维度,变成三维数组。
这段代码的作用是创建两个特定形状的多边形掩膜,并将其用不同的颜色值填充到相应的掩膜图像中。这样可以在后续的图像处理中使用这些掩膜来提取或操作特定区域的图像。
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root : TTY=pts/0 ; PWD=/etc/udev/rules.d ; USER=root ; COMMAND=/bin/vi /etc/default/
keyboard
Aug 20 09:15:23 localhost sudo: root : TTY=pts/0 ; PWD=/etc/udev/rules.d ; USER=root ; COMMAND=/bin/vi /etc/default/keyboard
This log entry shows that the root user executed the command "vi /etc/default/keyboard" while logged in as TTY=pts/0 and with the current working directory set to /etc/udev/rules.d. The command was executed at 09:15:23 on August 20. This log entry was recorded by the sudo command.
cv2.findHomography(dst_pts, src_pts, 0, 5.0)是什么意思
"cv2.findHomography(dst_pts, src_pts, 0, 5.0)" 是一个 OpenCV 库的函数,用于计算从一组源点到一组目标点的透视变换矩阵(Homography Matrix)。
具体来说,函数接受以下参数:
- dst_pts:目标点的坐标数组,可以是一个包含多个点的 Numpy 数组。
- src_pts:源点的坐标数组,与目标点对应,具有相同的维度。
- 0:方法选择参数,默认值为 0。这个参数是 RANSAC 方法的标志,用于估计透视变换矩阵。
- 5.0:RANSAC 方法的阈值参数,默认值为 5.0。它表示在计算透视变换时,被认为是内点的最大重投影误差阈值。
函数将使用 RANSAC(Random Sample Consensus)算法来估计透视变换矩阵,通过选择最佳的内点集合来拟合变换模型。最终,它将返回一个包含 3x3 的透视变换矩阵的 Numpy 数组。
请注意,这仅是对函数的一般描述,具体实现和效果可能会因您的输入数据而有所不同。如果您有特定的示例数据,我可以尝试为您提供更具体的解释和演示。