output_image_frame = cv2.add(output_image_frame, color_polygons_image)

时间: 2023-10-06 17:12:06 浏览: 163
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Matlab_Polygons_intersection.zip_Matlab_Polygons_matlab 多边形_poly

这行代码使用了OpenCV库中的add函数，将两个图像相加并返回一个新的图像。其中，output_image_frame是一个图像帧，color_polygons_image也是一个图像，这个图像包含了一些彩色的多边形。这行代码的作用是将彩色多边形图像覆盖在原始的图像帧上，从而实现图像上的标注和注释。
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def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]

这段代码是一个函数，用于从图像中给定的多边形 points 中提取出包含该多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息。具体来说，输入参数包括图像的高度 height、宽度 width，以及多边形的顶点坐标 points...

解释这段代码：import arcpy ## input parameters mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT") polygons = arcpy.mapping.ListLayers(mxd,"PGONS")[0] points = arcpy.mapping.ListLayers(mxd,"POINTS")[0] ##truncated coordinate as string def truncate(f, n): s = '{}'.format(f) i, p, d = s.partition('.') return '.'.join([i, (d+'0'*n)[:n]]) with arcpy.da.SearchCursor(polygons,["SHAPE@","MB2013"]) as cursor: for shp,idL in cursor: ## get extent NW corner ext=shp.extent UL=arcpy.PointGeometry(ext.upperLeft) Q='"MB2013" = %s'%("'"+idL+"'") points.definitionQuery=Q aList=[];pLine=shp.boundary() ## order points along boundary at new start dMin=1e6 with arcpy.da.SearchCursor(points,"SHAPE@") as pCur: for line in pCur: pnt=line[0].firstPoint L=pLine.measureOnLine(pnt) d=UL.distanceTo(pnt) if d<dMin: dMin=d;lMin=L aList.append([L,pnt]) for i,(L,pnt) in enumerate(aList): if L>=lMin: aList[i][0]=L-lMin else:aList[i][0]=L+pLine.length-lMin ## dictionary of points signatures and chainage newList=sorted(aList) aDict={} for i,(L,pnt) in enumerate(newList): aKey=truncate(pnt.X,2)+truncate(pnt.Y,2) aDict[aKey]=i+1 ## transfer new order to points table with arcpy.da.UpdateCursor(points,("SHAPE@","GroupNo")) as pCur: for pnt,no in pCur: aKey=truncate(pnt.firstPoint.X,2)+truncate(pnt.firstPoint.Y,2) pCur.updateRow((pnt,aDict[aKey]))

首先，代码导入了 arcpy 库，然后定义了一些输入参数，包括地图文档（mxd）、多边形图层（polygons）和点图层（points）。 接下来，代码定义了一个名为 truncate 的函数，用来将浮点数截断为指定位数的字符串表示。...

Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\cross_nostopline.py", line 28, in <module> grouped_polygons = polygons.dissolve().explode() File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5902, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'GeoSeries' object has no attribute 'dissolve'

根据你提供的错误信息，看起来是出现了 AttributeError，错误的原因是 'GeoSeries' 对象没有 'dissolve' 属性。这可能是因为你正在使用的版本不支持此方法，或者你需要导入正确的库来使用该方法。...
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void savePolygonsToFile(string filename) { ofstream outFile(filename); if (outFile.is_open()) { // 保存多边形数量 outFile << polygons.size() << endl; // 保存每个多边形的顶点数量和每个顶点的坐标 for (int i = 0; i < polygons.size(); i++) { outFile << polygons[i].size() << endl; for (int j = 0; j < polygons[i].size(); j++) { outFile << polygons[i][j].x << " " << polygons[i][j].y << endl; } } outFile.close(); } }

这段代码的功能是将多边形的顶点信息保存到文件中。函数的参数是保存的文件名。函数内部使用 ofstream 类型的 ...该函数假设多边形的顶点信息已经保存在一个名为 polygons 的 vector<vector<Point>> 类型的变量中。

请将这个链接里面的python代码中的__get_polygons部分，转换成c++语言

要将Python代码中的_get_polygons方法转换为C++代码，需要先了解Python代码的具体实现逻辑。然而，在提供的文档摘要中，并没有直接给出_get_polygons方法的具体实现细节。不过，我可以基于常见的矢量数据处理...

请将文件中的__get_polygons部分，每一句代码都转换成QT C++语言，结合qgis

start, vol = struct.unpack('2i', self.head_2[:-2]) self.coords = [] for i in range(int(k) - 1): self.f.seek(start + points_off[i]) self.coords.append(struct.unpack('%sd' % (points[i] * 2), self.f...

帮我继续写代码，实现一条线双线计数的功能。 while True: # 读取每帧图片 _, im = capture.read() if im is None: break # 缩小尺寸 im = cv2.resize(im, (width // 2, height // 2)) list_bboxs = [] # 更新跟踪器 # 跟踪器传入检测的模型和处理之后的图片 output_image_frame, list_bboxs = objtracker.update(detector, im) # 输出图片 output_image_frame = cv2.add(output_image_frame, color_polygons_image) if len(list_bboxs) > 0:

cv2.putText(output_image_frame, f"Yellow Line Count: {yellow_line_count}", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2) # Display the output image cv2.imshow("Output", output_image_...

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