pts.sum(axis = 1)中的axis = 1是什么意思
时间: 2024-06-05 08:10:10 浏览: 15
在NumPy中,`axis`参数用于指定在哪个轴上进行操作。在给定的数组中,每个轴都有一个编号,从0开始。例如,对于一个二维数组,第0轴是指行,第1轴是指列。当使用`sum`函数时,我们可以使用`axis`参数来指定我们希望沿着哪个轴求和。
在`pts.sum(axis=1)`中,`axis=1`表示我们希望沿着第1轴(即列)的方向对数组`pts`中的元素进行求和,得到一个一维数组,其中每个元素是`pts`中相应行的元素之和。
相关问题
def order_points(pts): # 一共4个坐标点 rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") # 按顺序找到对应坐标0123分别是 左上,右上,右下,左下 # 计算左上,右下 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 计算右上和左下 diff = np.diff(pts, axis = 1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect
这是一个Python函数,接受一个形如$[(x_1, y_1), (x_2, y_2), (x_3, y_3), (x_4, y_4)]$的四个点坐标列表pts,然后返回一个4行2列的二维数组rect,其中每一行表示一个坐标点的x和y坐标。具体实现是通过计算四个点的坐标和以及坐标差之和,找出这四个点的相对位置关系,从而得到它们对应到rect数组中的位置。其中,左上角的点对应rect数组的第一行,右上角的点对应第二行,右下角的点对应第三行,左下角的点对应第四行。
解释def adaPoint(box, pro): box_pro = box if pro != 1.0: box_pro = box / pro box_pro = np.trunc(box_pro) return box_pro # 四边形顶点排序,[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left] def orderPoints(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") s = pts.sum(axis=1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts, axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect # 计算长宽 def pointDistance(a, b): return int(np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))) # 透视变换 def warpImage(image, box): w, h = pointDistance(box[0], box[1]), pointDistance(box[1], box[2]) dst_rect = np.array([[0, 0], [w - 1, 0], [w - 1, h - 1], [0, h - 1]], dtype='float32') M = cv2.getPerspectiveTransform(box, dst_rect) warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h)) return warped
这是一个用于透视变换的函数,主要包括以下几个步骤:
1. adaPoint函数:根据给定的比例pro,将四边形的顶点坐标进行适当的缩放,并将坐标转换为整数类型;
2. orderPoints函数:对四边形的顶点进行排序,使其按照[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left]的顺序排列;
3. pointDistance函数:计算两个点之间的欧氏距离;
4. warpImage函数:通过透视变换将原始图像image转换为目标四边形box所确定的矩形区域内的图像。具体实现方法是:
(a) 计算目标矩形的宽w和高h,以及目标矩形的四个顶点坐标dst_rect;
(b) 使用cv2.getPerspectiveTransform函数计算从原始四边形box到目标矩形dst_rect的透视变换矩阵M;
(c) 使用cv2.warpPerspective函数对原始图像image进行透视变换,得到目标矩形内的图像warped。
透视变换常用于图像校正、文档扫描等领域。