cv2.cv.CV_PI / 180参数错误
时间: 2024-02-15 20:04:55 浏览: 26
这个错误是因为cv2中的常量cv2.cv.CV_PI已经被弃用了,应该使用numpy中的常量numpy.pi。同时,如果你要将角度转化为弧度,可以使用numpy.deg2rad()函数,将弧度转化为角度则可以使用numpy.rad2deg()函数。例如,将45度转化为弧度可以这样写:
```
import numpy as np
angle = 45
rad = np.deg2rad(angle)
```
这样,rad的值就是0.7853981633974483。
相关问题
if (!lines.size()) { HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 200, 0, 0); } //cout << lines.size() << endl; if (!lines.size()) { HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 150, 0, 0); } //cout << lines.size() << endl; if (!lines.size()) { cout << "没有检测到直线!" << endl; return ERROR; 解释代码
这段代码使用了OpenCV库中的HoughLines函数来检测图像中的直线。首先,它检查变量lines是否为空,如果是空的话,则执行HoughLines函数进行直线检测。该函数的参数包括输入图像midImage、像素和角度的分辨率(1和CV_PI/180)、阈值(200或150)以及其他一些参数。如果直线检测成功,则lines将包含检测到的直线。
接下来,代码再次检查lines是否为空。如果仍然为空,说明直线检测失败,它会输出一条错误信息"没有检测到直线!"并返回一个错误码ERROR。
需要注意的是,这段代码没有提供完整的上下文,所以无法确定lines是什么类型的变量。但根据代码的逻辑,它应该是一个存储检测到的直线的容器,可能是一个vector或Mat类型。
import matplotlib.image as img import glob import numpy as np from scipy.ndimage import filters, measurements, interpolation from math import pi import cv2 #图像直方图均衡化 def image_histogram_equalization(image): return cv2.equalizeHist(image) for saliency in glob.glob("output_scaled/zebra.png"): print(saliency) s = img.imread(saliency) s = cv2.imread(saliency,0) print(s.shape) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) image[image>255 - 15.5] = 255 image[image<=255 - 15.5] = 0 print(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):], image) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) v = np.zeros_like(image) v[image>15.5] = 0 v[image<=15.5] = 255 print(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):], v)上面这段代码可以逐行讲一下吗?
当然可以,我来为您逐行解释一下这段代码的作用:
1.导入所需的库
```python
import matplotlib.image as img
import glob
import numpy as np
from scipy.ndimage import filters, measurements, interpolation
from math import pi
import cv2
```
这里导入了一些常用的库,包括`matplotlib`、`numpy`、`scipy`、`math`、`cv2`等。
2.图像直方图均衡化
```python
def image_histogram_equalization(image):
return cv2.equalizeHist(image)
```
这是一个实现图像直方图均衡化的函数,使用`cv2`库中的`equalizeHist()`方法实现。
3.遍历文件夹中的图像文件
```python
for saliency in glob.glob("output_scaled/zebra.png"):
```
这里使用`glob`库找到`output_scaled`文件夹中的`zebra.png`文件,并将其赋值给`saliency`变量。
4.读取图像并进行直方图均衡化
```python
s = img.imread(saliency)
s = cv2.imread(saliency,0)
image = image_histogram_equalization(s)
```
这里先使用`img.imread()`方法读入图像,然后使用`cv2.imread()`方法读入灰度图像,并将其赋值给`s`变量。接着,使用之前定义的`image_histogram_equalization()`函数对图像进行直方图均衡化,将结果保存在`image`变量中。
5.前景提取
```python
image[image>255 - 15.5] = 255
image[image<=255 - 15.5] = 0
cv2.imwrite(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):], image)
```
这里使用阈值法对经过直方图均衡化后的图像进行前景提取。首先将图像中所有大于`255 - 15.5`的像素值设为255,将小于等于`255 - 15.5`的像素值设为0。然后使用`cv2.imwrite()`方法将结果保存到`output_fg`文件夹中。
6.背景提取
```python
v = np.zeros_like(image)
v[image>15.5] = 0
v[image<=15.5] = 255
cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):], v)
```
这里使用阈值法对经过直方图均衡化后的图像进行背景提取。首先创建一个和`image`大小相同的全零矩阵,并将其赋值给`v`变量。然后将`image`中所有大于15.5的像素值设为0,将小于等于15.5的像素值设为255。最后使用`cv2.imwrite()`方法将结果保存到`output_bg`文件夹中。
希望这样的解释可以帮助您理解这段代码的作用。