FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这段代码调用了一个名为FindContourSinge的函数两次，分别传入了img_triange1和img_triange2两个二值图像作为参数，最终得到了图像中的轮廓信息contours_info，并在img_show上绘制了这些轮廓。times参数表示绘制轮廓的次数，可以控制轮廓的粗细程度。

具体来说，代码的执行步骤如下：

1.调用FindContourSinge函数，传入k_class、img_triange1、contours_info、img_show和times作为参数，得到img_triange1中的轮廓信息contours_info，并在img_show上绘制这些轮廓；
2.调用FindContourSinge函数，传入k_class、img_triange2、contours_info、img_show和times作为参数，得到img_triange2中的轮廓信息contours_info，并在img_show上绘制这些轮廓。

相关问题

def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这是一个 Python 函数，用于在给定的二值图像中寻找一个 L 形区域，并对其进行进一步处理。具体来说，该函数接受以下参数：

1. mask_k：一个二值图像，表示将要寻找的区域的一部分。
2. mask_box：一个二值图像，表示将要寻找的区域的另一部分。
3. img_show：一个彩色图像，用于显示输出结果。
4. contours_info：一个列表，存储从图像中找到的轮廓信息。
5. box：一个四元组，表示将要寻找的区域的外接矩形。
6. k_class：一个整数，表示将要寻找的区域的类别。

函数的主要逻辑是将 mask_k 和 mask_box 相加，得到一个包含 L 形区域的二值图像 imgL。然后，使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k，使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心，构造两个包含 L 形区域的三角形，并分别将其绘制到二值图像中。接着，分别计算两个三角形的面积，如果其中一个面积过小或过大，则说明该三角形不是 L 形区域的一部分，需要进行替换。最后，调用 FindContourSinge 函数对两个三角形进行进一步处理，找到其中的轮廓并输出到 img_show 中。

需要注意的是，该函数中的 FindContourSinge 函数并没有给出，因此无法确定该函数的完整逻辑。

area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange)

这段代码根据前面计算得到的两个三角形区域的面积，判断哪个区域是有效的三角形区域。如果其中一个区域的面积小于原始区域面积的25%或大于原始区域面积的75%，则将另一个区域作为有效的三角形区域，并用相应的三角形轮廓重新生成对应的二值图像。

具体来说，代码的执行步骤如下：

1.使用len和np.where函数计算img_triange1中像素值为255的像素点数量，得到img_triange1的面积area1；
2.如果area1小于原始区域面积的25%或大于原始区域面积的75%，则将另一个三角形轮廓triangle_cnt1重新设置为triange_P1、center、triange_P3，并在mask_triange中绘制该轮廓，得到一个新的只包含三角形区域的二值图像img_triange1；
3.如果area1有效，则使用len和np.where函数计算img_triange2中像素值为255的像素点数量，得到img_triange2的面积area2；
4.如果area2小于原始区域面积的25%或大于原始区域面积的75%，则将另一个三角形轮廓triangle_cnt2重新设置为triange_P1、center、triange_P3，并在mask_triange中绘制该轮廓，得到一个新的只包含三角形区域的二值图像img_triange2。