green_approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * cv2.arcLength(contour, True), True)

时间: 2024-04-09 17:31:32 浏览: 11
这是一个用于多边形逼近的函数调用。cv2.approxPolyDP()函数的作用是对给定的轮廓进行多边形逼近。 在这个函数中,参数contour是输入的轮廓,0.04 * cv2.arcLength(contour, True)是指定逼近精度的参数,True表示轮廓是闭合的。 函数返回一个多边形逼近得到的轮廓,保存在green_approx中。
相关问题

approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * cv2.arcLength(contour, True), True) error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/shapedescr.cpp:285: error: (-215) count >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function arcLength

这个错误是由OpenCV引起的,它表示在计算轮廓长度时出现了问题。具体来说,这个错误可能是由于以下原因之一导致的: 1. `contour` 参数传递了一个无效的轮廓。请确保 `contour` 是一个有效的轮廓对象。 2. `contour` 参数可能是空的,没有找到任何轮廓。在调用 `approxPolyDP` 函数之前,确保已经成功找到了有效的轮廓。 3. `arcLength` 函数中的 `count` 参数的值小于零,这可能是由于 `contour` 的类型或深度不正确导致的。确保 `contour` 的类型是 `CV_32F` 或 `CV_32S`。 请检查你的代码,确保传递给 `approxPolyDP` 和 `arcLength` 函数的参数是正确的,并且轮廓对象是有效的。如果问题仍然存在,请提供更多的代码片段以便我能够更好地帮助你解决问题。

请解释这段代码的意思: for contour in contours: approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True) if len(approx) == 4: cv2.drawContours(frame, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

这段代码的作用是遍历检测到的轮廓(contours),并筛选出空心矩形。 在循环中,对于每个轮廓,`cv2.approxPolyDP()`函数通过对轮廓进行逼近,返回一个近似的多边形表示。这里使用了参数`0.01 * cv2.arcLength(contour, True)`来控制逼近的精度,该值表示与原始轮廓周长的百分比。 接下来,通过检查逼近的多边形的边数(`len(approx)`)是否为4来判断它是否为一个空心矩形。如果是空心矩形,则使用`cv2.drawContours()`函数将该矩形绘制在图像(frame)上,以便可视化。 绘制的矩形使用了颜色值`(0, 255, 0)`表示绿色,并设置线宽为2。 通过这段代码,你可以将筛选出的空心矩形在图像中进行可视化标记。

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def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度方向: x sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) # 膨胀 dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if (area < 7500): continue eps = 1e-3 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True) rect = cv2.minAreaRect(contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 6 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\gzy\Pictures\Saved Pictures\xiaoguotu.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请简单描述一下该代码是如何实现车牌检测功能的

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子,梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素(卷积核)。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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