result = zip(*loc[::-1])

时间: 2024-05-28 12:11:41 浏览: 214
ZIP

result.zip

这是 Python 中的 zip 函数和切片操作的组合，可以将一个二维数组中的每一行转换为一个元组，并将这些元组组成一个新的二维数组。具体来说，假设 loc 是一个二维数组，那么 loc[::-1] 表示将 loc 按行倒序排列，然后将每一行转换为一个元组。最后，*loc[::-1] 表示将这些元组作为参数传递给 zip 函数，使得 zip 函数将它们按列组合成一个新的二维数组。因此，result 是 loc 中每一列的元素组成的数组。
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2. 使用 zip(*loc[::-1]) 进行第一次筛选，将位置偏移小于 5 个像素的结果舍去。这里的 temp_loc 是上一个符合条件的位置，初始值为 min_loc，即第一个小于阈值的位置。 3. 对于符合条件的位置，将 numOfloc...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(image, pattern): # 载入图像和模式 img = cv2.imread(image) pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(img, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(img, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数进行模式匹配 match_pattern('rings.png', 'ring.png')

你好！你的代码看起来是对图像中的指定模式进行匹配，并在匹配位置上绘制矩形框。你调用了match_pattern函数，将原始图像和模式图像的文件名作为参数传递给函数。在这个例子中，你将原始图像命名为rings.png，将...

import cv2 import numpy as np def match_pattern(frame, pattern): # 载入模式图像 pattern_img = cv2.imread(pattern) # 获取模式图像的宽高 pattern_height, pattern_width, _ = pattern_img.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(frame, pattern_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 寻找匹配结果中大于阈值的坐标 locations = np.where(result >= threshold) for loc in zip(*locations[::-1]): # 在原始图像上绘制矩形框标识匹配位置 cv2.rectangle(frame, loc, (loc[0] + pattern_width, loc[1] + pattern_height), (0, 255, 0), 2) # 返回绘制了矩形框的图像 return frame cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置模式图像的文件名 pattern_file = 'pattern.png' while True: ret, frame = cap.read() # 调用函数进行模式匹配 result_frame = match_pattern(frame, pattern_file) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pattern Matching Result', result_frame) # 如果按下q键则退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头资源和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这是你提供的改写后的代码，它使用了模板匹配算法来在图像中进行匹配，并在匹配位置绘制矩形框进行标识。这段代码的逻辑是正确的，并且可以适应不同大小的模板图像进行匹配。 在代码中，我们首先载入模式图像，并...

import cv2 import numpy as np # 读取目标图和两个样本图 target_img = cv2.imread('target.jpg') sample1_img = cv2.imread('sample1.jpg') sample2_img = cv2.imread('sample2.jpg') # 获取样本图的宽高 sample1_height, sample1_width, _ = sample1_img.shape sample2_height, sample2_width, _ = sample2_img.shape # 使用模板匹配函数找到样本图在目标图中的位置 res1 = cv2.matchTemplate(target_img, sample1_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) res2 = cv2.matchTemplate(target_img, sample2_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值 threshold = 0.8 # 在目标图中标出匹配的位置 loc1 = np.where(res1 >= threshold) for pt in zip(*loc1[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample1_width, pt[1] + sample1_height), (0, 0, 255), 2) # 输出坐标 print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) loc2 = np.where(res2 >= threshold) for pt in zip(*loc2[::-1]): # 绘制矩形框 cv2.rectangle(target_img, pt, (pt[0] + sample2_width, pt[1] + sample2_height), (0, 255, 0), 2) # 输出坐标 print('Sample 2: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) # 显示结果图 cv2.imshow('Result', target_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是使用OpenCV库中的...print('Sample 1: ({}, {})'.format(pt[0], pt[1])) 其中，pt[0]表示矩形框左上角的x坐标值，pt[1]表示矩形框左上角的y坐标值。对于样本图2，也可以通过类似的方式来提取坐标。

[ WARN:0] global /home/nvidia/host/build_opencv/nv_opencv/modules/videoio/src/cap_gstreamer.cpp (933) open OpenCV | GStreamer warning: Cannot query video position: status=0, value=-1, duration=-1 Traceback (most recent call last): File "color.py", line 50, in <module> find_template(template_path, video_device) File "color.py", line 28, in find_template loc = cv2.where(result >= threshold) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'where'

for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(frame, pt, (pt[0] + template.shape[1], pt[1] + template.shape[0]), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Video', frame) # 按下 'q' 键退出循环 if cv2....
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from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本设置为复数，虚部全部设置为0

以下是使用C语言编写的代码： c #include #include #include #define PI 3....代码中还包含了读写文件的功能，将速度信号和去趋势后的速度信号分别写入了 vel_sig.txt 和 result.txt 文件中。

又报错了，cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\templmatch.cpp:588: error: (-215:Assertion failed) corr.rows <= img.rows + templ.rows - 1 && corr.cols <= img.cols + templ.cols - 1 in function 'cv::crossCorr'

for loc in zip(*locations[::-1]): top_left = loc bottom_right = (top_left[0] + template.shape[1], top_left[1] + template.shape[0]) cv2.rectangle(game_screen, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2...

E:\soft\jdk\jdk-1.8-341\jre\lib\rt.jar: invalid LOC header (bad signature)

"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] ...

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