for (auto it : m_pts) { for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } }这个函数将点集遍历,但我只想让我点下的点设为白色,该如何修改

时间: 2024-03-28 22:41:44 浏览: 108
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PAPR-for-OFDM.rar_PTS SLM PAPR_SLM PTS_pts_pts PAPR_限幅

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如果你只想让点集中的点设为白色,可以使用以下代码: ```c++ for (auto it : m_pts) { ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; } ``` 这将只在每个点的位置上将像素设置为白色。如果你想要将每个点周围的 4x4 区域都设置为白色,可以使用以下代码: ```c++ for (auto it : m_pts) { for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { if (nRow >= 0 && nRow < ImgBin.rows && nCol >= 0 && nCol < ImgBin.cols) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } } } ``` 这将在每个点的周围 4x4 区域内将像素设置为白色。需要注意的是,如果点集中的某个点位于图像边界上,那么周围的某些像素可能不在图像范围内,因此需要添加判断语句来避免访问越界。
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import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像,进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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