Rect rect2 = Imgproc.boundingRect(contours2.get(i));这个错了

时间: 2024-03-01 12:51:41 浏览: 105
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OPENCV2.rar_OpenCV_Visual_C++_

这个错误可能是因为没有正确导入 `Rect` 类或者 `Imgproc` 类。请确保您已经正确导入了相关类，可以在代码开头添加以下语句： ```java import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.imgproc.Imgproc; ``` 如果还是出现错误提示，您可以检查： 1. 您是否正确安装了 OpenCV 库，并且将相关库文件添加到了项目中。 2. 您是否正确配置了 OpenCV 的环境变量和相关配置文件。 3. 您是否正确引入了相关的 jar 包文件。 如果以上方法都没有解决问题，可以提供更具体的错误信息，以便我更好地帮助您解决问题。
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【OpenCv基础】第四十讲 创建包围轮廓的矩形边界.zip

i < contours.size(); i++) { cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]); cv::rectangle(img, rect, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示结果 cv::imshow("Result", img); cv::waitKey(0); cv::...
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基于python的cv2 模块常用方法及使用

rect = cv2.minAreaRect(contour) 这种方法可以求包含轮廓的最小方框。 10. 求包含轮廓的正方框：cv2.boundingRect() 使用cv2.boundingRect()方法可以求包含轮廓的正方框，例如： x, y, w, h = cv2....

Mat dstMat = new Mat(); Imgproc.cvtColor(dst,dstMat,Imgproc.COLOR_BGRA2GRAY); Imgproc.threshold(dstMat,dstMat,127,255,Imgproc.THRESH_BINARY); Vector<Vector> contours2; findContours(dst, contours2, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(0, 0)); for (int i = 0; i < contours2.size(); i++) { Rect rect2 = Imgproc.boundingRect(contours2.get(i)); if (rect2.width*5 < rect2.height || rect2.width>rect2.height*5) { count ++; System.out.println(count); } }

这段代码主要实现了对二值化图像的轮廓检测，以及对符合条件的矩形区域计数并输出计数结果。...例如，将条件修改为矩形宽度小于高度的一半：if (rect2.width < rect2.height/2)。 希望以上信息能够对您有所帮助。

image = cv2.erode(image, kernelY) image = cv2.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv2.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 plt_show(image) # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv2.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3]

这段代码是用来进行车牌定位的。首先对图像进行了一系列的形态学操作，如闭操作、腐蚀和膨胀操作等，以增强图像边缘信息和去除噪声。然后对处理后的图像进行中值滤波，以进一步去除噪声。最后，使用OpenCV的轮廓检测...

解释下面代码：gx, gy, gw, gh = 0, 0, 0, 0 get_cnt = None for i in range(len(contours)): area = cv2.contourArea(contours[i]) # 主要用于计算图像轮廓的面积 if area > area_thresh_min: rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) # cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息， # box = np.int0(box) angle = abs(abs(rect[2]) - 45) # abs() 函数返回数字的绝对值；angle是水平轴逆时针与对角线的夹角-45 length = max(rect[1]) wideth = min(rect[1]) wh_rete = length / (wideth + 0.01) area = rect[1][0] * rect[1][1] if area > area_thresh_max or angle < angle_thresh_min: continue # 如果不符合重新执行循环 if wh_rete > wh_rate_max or wh_rete < wh_rate_min: # 长宽比 continue gx, gy, gw, gh = cv2.boundingRect(contours[i]) # x, y, w, h = cv2.boudingrect(cnt) # 获得外接矩形：x，y, w, h 分别表示外接矩形的x轴和y轴的坐标，以及矩形的宽和高， cnt表示输入的轮廓值 # box = cv2.boxPoints(rect)#使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。 # print(box)

最后，使用cv2.boundingRect(contours[i])函数获取轮廓的外接矩形的坐标和尺寸，并将其分别赋值给gx、gy、gw和gh。 整个过程中，如果某个轮廓不符合条件，则通过使用continue语句跳过该轮廓，继续下一个轮廓的处理...

kernelX = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (50, 1)) kernelY = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 20)) #x方向进行闭操作（抑制暗细节） image = cv.dilate(image, kernelX) image = cv.erode(image, kernelX) #y方向的开操作 image = cv.erode(image, kernelY) image = cv.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 cv_imshow("image",image) ############################################################ ############################################################################################################## # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] # 根据轮廓的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像 if (weight > (height * 3.5)) and (weight < (height * 4)):#3.5 4 temple_recognition = origin_image[y:y + height, x:x + weight] cv_imshow('temple_recognition',temple_recognition) print("img_shape="+str(temple_recognition.shape)) temple_recognition = cv.resize(temple_recognition, (233, 60)) tem_x = temple_recognition.shape[1] tem_y = temple_recognition.shape[0] temple_recognition = temple_recognition[5:58,5:225] cv_imshow('temple_recognition', temple_recognition)

这段代码使用了OpenCV对图像进行处理和识别车牌的操作。 首先，使用cv.getStructuringElement函数获取两个核，一个是用于x方向的闭操作，一个是用于y方向的开操作。然后对图像进行处理，先进行x方向的闭操作，再...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0识别滑动验证码的验证区域帮我优化一下源代码

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, ...

inpaintImage = srcImage.Clone(); foreach (var contour in contours) { var hull = Cv2.ConvexHull(contour, false); var rect = Cv2.BoundingRect(hull); var mask = new Mat(srcImage.Size(), MatType.CV_8UC1, Scalar.All(0)); Cv2.DrawContours(mask, new Point[][] { hull }, -1, Scalar.All(255), -1); var dst = new Mat(); Cv2.Inpaint(inpaintImage[rect], mask[rect], dst, 3, InpaintMethod.Telea); dst.CopyTo(inpaintImage[rect]); }

对于每个轮廓，代码使用OpenCVSharp中的ConvexHull函数计算其凸包(hull)，然后使用BoundingRect函数计算其边框(rect)。接着，代码创建一个与srcImage大小相同的空白掩膜(mask)，并使用DrawContours函数将凸包作为...

cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]);请解释代码内容

这段代码使用OpenCV库中的函数cv::boundingRect计算给定轮廓(contours[i])的最小外接矩形(rect)。具体来说，cv::boundingRect函数计算轮廓的水平方向和垂直方向的投影，然后找到最小的矩形，该矩形可以完全包含...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-30d4162d3ab9> in <module>() ----> 1 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 2 3 for item in contours: 4 rect = cv2.boundingRect(item) 5 x = rect[0] ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误的原因是 cv2.findContours() 函数的返回值在 OpenCV 3 和 OpenCV 4 中有所不同。在 OpenCV 4 中， cv2.findContours() 返回两个值，分别是轮廓和层级信息。而在 OpenCV 3 中， cv2.findContours() 只...

def get_position(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour, True) # 根据轮廓面积和周长的比值筛选出合适的轮廓 if loop > 0: if area / loop > 10 and area / loop < 40: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0

但是，根据您的错误信息，可能是因为您调用get_position()函数时传递的参数image不是一个合法的NumPy数组或标量。请确保您传递给get_position()函数的参数是一个可以被OpenCV处理的图像。另外，您可以尝试使用...

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

在代码中没有看到 train_data 的初始化过程，但可以根据代码推断出其应该是一个 numpy 数组，用于存储处理后的字符图像数据。因此，可以在代码开始处添加如下初始化语句： train_data = np.empty((0, 20*30),...

加强代码：ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作，使字膨胀为一个近似的整体，为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波（去噪） # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序，车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

2. 对二值化图像进行膨胀操作，使字体膨胀为一个近似的整体，为分割做准备。 3. 对膨胀后的图像进行中值滤波，去除噪声。 4. 使用findContours函数查找图像中的轮廓，并按照轮廓的x坐标进行排序，以保证车牌字符的...

for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); double peri = arcLength(contours[i], true); //根据面积筛选出可能属于车牌区域的轮廓 if (area > 1000) { //使用多边形近似，进一步确定车牌区域轮廓 approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true); if (conPoly[i].size() == 4) { //计算矩形区域宽高比 Rect box = boundingRect(contours[i]); double ratio = double(box.width) / double(box.height); if (ratio > 2 && ratio < 4) { //截取ROI区域 Rect rect = boundingRect(contours[i]); License_ROI = { src(rect),rect }; } } } }

2. 对于每个轮廓，计算其面积和周长。 3. 根据面积的大小，筛选出可能属于车牌区域的轮廓。 4. 使用多边形近似算法，进一步确定车牌区域的轮廓。 5. 判断车牌区域的轮廓是否为矩形，计算矩形区域的宽高比。 6. 如果...

解释每一句 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); double peri = arcLength(contours[i], true); //根据面积筛选出可能属于车牌区域的轮廓 if (area > 1000) { //使用多边形近似，进一步确定车牌区域轮廓 approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02*peri, true); if (conPoly[i].size() == 4) { //计算矩形区域宽高比 Rect box = boundingRect(contours[i]); double ratio = double(box.width) / double(box.height); if (ratio > 2 && ratio < 4) { //截取ROI区域 Rect rect = boundingRect(contours[i]); License_ROI = { src(rect),rect }; } } } }

这段代码是用于对图像中的轮廓进行筛选，找出可能属于车牌区域的轮廓。首先，使用for循环遍历所有的轮廓。然后，对于每一个轮廓，计算其面积和周长（即弧长）。如果该轮廓的面积大于1000，则认为该轮廓可能属于车牌...

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-1dfef52f726d> in <module>() ----> 1 contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 2 3 for item in contours: 4 rect = cv2.boundingRect(item) 5 x = rect[0] ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常出现在使用 OpenCV 的 findContours 函数时，因为该函数的返回值在不同的 OpenCV 版本中可能有所不同。 在新的 OpenCV 版本中，findContours 函数会返回两个值：轮廓列表和层次结构。而在旧的版本...

cv2.boundingRect参数

cv2.boundingRect是OpenCV（Computer Vision Library）中用于计算图像中轮廓（Contour）最小边界框（Bounding Rectangle）的一个函数。该函数通常应用于形状检测或者物体识别的过程中，它的参数如下： python ...

请说一下import cv2 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # 保存车辆中心点信息 cars = [] # 统计车的数量 car_n = 0 # 形态学kernel kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) while True:     ret, frame = cap.read()         if(ret == True):         # 灰度处理         cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)         # 高斯去噪         blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5)         mask = bgsubmog.apply(blur)         # 腐蚀         erode = cv2.erode(mask, kernel)         # 膨胀         dilate = cv2.dilate(erode, kernel, 3)         # 闭操作         close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)         close = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)                 contours, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,)                 # 画一条线         cv2.line(frame, (0, 450), (1300, 450), (0, 255, 255), 3)         for (i, c) in enumerate(contours):             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)                         # 过滤小的检测框             isshow = (w >= 55) and (h >= 55)             if(not isshow):                 continue                             # 保存中心点信息             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)             centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2))             cars.append(centre_p)             cv2.circle(frame, (centre_p), 5, (0,0,255), -1)             for (x, y) in cars:                 if(593 < y < 607):                     car_n += 1                     cars.remove((x, y))                     cv2.putText(frame, "Cars Count:" + str(car_n), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 5)             cv2.imshow('2', frame)                 key = cv2.waitKey(1)     if(key == 27):                  # Esc退出         break cap.release() cv2.destroyAllWindows()每一段代码的意思

这段代码是一个基于OpenCV的车辆计数程序，主要实现的功能是检测视频帧中的车辆数量，并将计数结果显示在视频帧上。 1. import cv2：导入OpenCV库。 2. cap = cv2.VideoCapture('2.mp4')：创建一个视频捕获...

cv2.boundingRect(c)

cv2.boundingRect(c)是OpenCV中的一个函数，它用于计算图像中轮廓（contour）c周围的最小矩形边界框（bounding rectangle）。这个函数返回一个包含四个元素的元组，分别是： 1. x: 矩形左上角的x坐标。 2. y...

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在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。