box = np.int0(cv2.cv.BoxPoints(rect)) Traceback (most recent call last): File "D:\opencv车牌识别\main.py", line 47, in <module> box = np.int0(cv2.cv.BoxPoints(rect)) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'cv'

时间: 2024-03-17 21:47:51 浏览: 59
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简易python_opencv车牌识别

这个错误是因为在 OpenCV 3.0 版本之后，`cv2.cv` 模块被移除了，所以你需要将代码中的 `cv2.cv` 替换为 `cv2`。具体来说，你可以将代码中的这一行： ``` box = np.int0(cv2.cv.BoxPoints(rect)) ``` 替换为： ``` box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) ``` 这样就可以避免这个错误了。
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for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 根据对象的朝向角度旋转点云，截取点云中对应边界框范围内的点云数据。 3. 绘制3D边界框，并显示出来。 4. 获取雷达数据中的2D边界框信息，并绘制2D包围框。 5. 利用掩膜提取2D包围框内的像素，并显示出来。 ...

# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)

2. 定义一个多边形区域，表示感兴趣区间，用于筛选轮廓。 3. 对感兴趣区间进行掩码操作，将区间内的像素值设为255，其它区域设为0，以便后续轮廓检测。 4. 对掩码后的图像进行轮廓检测，获取轮廓信息。 5. 遍历所有...

for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)其中box[][]两个括号里分别是什么

例如，box[0][0] 表示数组的第一行第一列元素，即第一个点的 x 坐标，box[1][2] 表示数组的第二行第三列元素，即第二个点的 y 坐标。因为 box 是一个二维数组，所以需要使用两个方括号来进行索引。

D:\opencv车牌识别\main.py:47: DeprecationWarning: np.int0 is a deprecated alias for np.intp. (Deprecated NumPy 1.24) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

这个警告是因为 np.int0 已经被弃用了，建议使用 np.intp...box = np.intp(cv2.boxPoints(rect)) 这样就可以避免这个警告了。同时，如果你使用的是较新的 NumPy 版本，建议升级到最新版，以确保代码的兼容性。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么帮我再加上矩形轮廓的四个角的坐标也是按矩形大小排名打印

print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}, Corners={box}')

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)在此代码中box[][]两个括号里分别是什么

例如，box[0][0] 表示数组的第一行第一列元素，即第一个点的 x 坐标，box[1][2] 表示数组的第二行第三列元素，即第二个点的 y 坐标。因为 box 是一个二维数组，所以需要使用两个方括号来进行索引。

帮我将以下函数翻译成C++，def boxnms(bboxes, scores, threshold): if len(bboxes) == 0: return [] x1 = bboxes[:, 0] y1 = bboxes[:, 1] x2 = bboxes[:, 0] + bboxes[:, 2] y2 = bboxes[:, 1] + bboxes[:, 3] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort()[::-1] keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) overlap = w * h / areas[order[1:]] inds = np.where(overlap <= threshold)[0] order = order[inds + 1] return keep 其中bboxes输入为std::vector<cv::Rect> bboxes; scores为std::vector<int>

std::vector<int> boxnms(std::vector<cv::Rect> bboxes, std::vector<int> scores, float threshold) { if (bboxes.empty()) { return std::vector<int>(); } std::vector<int> x1(bboxes.size()); std::...

for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) print( f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, Centre=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}, \nCorners={box}')改为只打印排名前三的

print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, Centre=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}, \nCorners={box}') ...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

8. cv2.boxPoints(rect)：根据矩形边界框计算出其四个顶点的坐标。 9. cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)：根据输入的源点和目标点计算出变换矩阵。 10. cv2.warpPerspective(img, M, (width, ...

box = numpy.int0(cv2.boxPoints(rect))解释一下这句代码

这句代码使用了OpenCV库中的函数cv2.boxPoints()，用于计算矩形的四个顶点坐标。 其中，参数rect是一个包含矩形中心坐标、宽度、高度和旋转角度的元组，函数会根据这些信息计算出矩形的四个顶点坐标。 函数返回值...

def post_process_opencv(outputs,model_h,model_w,img_h,img_w,thred_nms,thred_cond): # 获取置信度、中心点坐标、宽和高 conf = outputs[:,4].tolist() c_x = outputs[:,0]/model_w*img_w c_y = outputs[:,1]/model_h*img_h w = outputs[:,2]/model_w*img_w h = outputs[:,3]/model_h*img_h p_cls = outputs[:,5:] # 如果是一维向量，则扩展为二维 if len(p_cls.shape)==1: p_cls = np.expand_dims(p_cls,1) # 获取类别ID cls_id = np.argmax(p_cls,axis=1) # 计算四个边缘坐标 p_x1 = np.expand_dims(c_x-w/2,-1) p_y1 = np.expand_dims(c_y-h/2,-1) p_x2 = np.expand_dims(c_x+w/2,-1) p_y2 = np.expand_dims(c_y+h/2,-1) areas = np.concatenate((p_x1,p_y1,p_x2,p_y2),axis=-1) # 转换为列表格式 areas = areas.tolist() # 应用非极大值抑制算法获取IDs ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms) # 返回包含筛选后的区域、置信度和类别ID的数据列表 return [np.array(areas)[ids],np.array(conf)[ids],cls_id[ids]]以上代码报错Traceback (most recent call last): File "detect_onnx.py", line 112, in <module> outs=post_process_opencv(outs,320,320,480,640,0.4,0.5) File "detect_onnx.py", line 60, in post_process_opencv ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms) TypeError: Can't convert vector element for 'bboxes', index=0

这个错误通常是由于 areas 向量中的元素不是整数或浮点数类型，导致不能被转换为 cv::Rect 类型。建议将 areas 向量中的元素转换为整数或浮点数类型，可以使用 astype() 方法来实现这一点。例如，可以像下面...

ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')将此代码中心点坐标改为角的坐标

要将中心点坐标改为角... print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(box[0][0])}, {int(box[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')

python opencv 帮我写一份代码 ，要求如下 假设img_test经过滤波后进行轮廓提取 假设提取后有有rect = cv2.minAreaRect(contour)、box = cv2.boxPoints(rect)、box = np.round(box).astype('int64') 通过box 有矩形A：left_point_x = np.min(box[:, 0])、right_point_x = np.max(box[:, 0])、top_point_y = np.min(box[:, 1])、bottom_point_y = np.max(box[:, 1]) 假设有点(x1、y1) 判断 x1是否在right_point_x与left_point_x之内 若不在 则将x1平移到离矩形A最近的一条边上 同理 判断y1是否在top_point_y与bottom_point_y之内 若不在 则将y1平移到x1平移之后所在的边上

box = cv2.boxPoints(rect) box = np.round(box).astype('int64') # 获取矩形的四个顶点坐标 left_point_x = np.min(box[:, 0]) right_point_x = np.max(box[:, 0]) top_point_y = np.min(box[:, 1]) bottom_point_...

DeprecationWarning: np.int0 is a deprecated alias for np.intp. (Deprecated NumPy 1.24) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

这是一个警告信息，意思是np.int0这个别名在 NumPy 1.24 版本中已被弃用，建议使用np.intp代替。在这里，box的赋值语句使用了np.int0将浮点数转换为整数，可以改为...box = np.intp(cv2.boxPoints(rect))

rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 给定轮廓的最小外接矩形 该函数可以返回一个包含外接矩形中心点坐标、宽度、高度和旋转角度的元组 box = cv2.boxPoints(rect) # 用于从给定的旋转矩形获取四个顶点的坐标 box = np.intp(box) cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 0, 255), 2)在这段代码后写一个标注中心点位置以及显示中心点位置的代码

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) 其中，cv2.moments()函数可以计算轮廓的矩，从而得到轮廓的中心点坐标。然后使用cv2.circle()函数在图像中标注中心点位置，并使用cv2.putText()函数在...

rect = cv2.minAreaRect(cnt)#计算最小矩形区域 box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)#浮点型转为整形

这段代码使用OpenCV中的函数来计算给定轮廓cnt的最小包围矩形区域，并将其转换为四个顶点坐标。 首先，cv2.minAreaRect函数...最后，通过使用np.int0函数将浮点数类型的顶点坐标转换为整型，以便后续的绘制和处理。
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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依