cv2.imshow(str(p), im0)是什么意思

时间: 2024-06-03 20:12:39 浏览: 7
这段代码使用了OpenCV库中的imshow函数，用于显示图像。其中，第一个参数“str(p)”是窗口的名称，第二个参数“im0”是要显示的图像。具体来说，“str(p)”是将变量p转换为字符串类型，作为窗口的名称，而“im0”则是一个Numpy数组，代表了要显示的图像。该函数会创建一个窗口，并在其中显示图像，直到用户按下任意键退出。
相关问题

if view_img: cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(0) # 1 millisecond

这段代码是用于显示图像的。如果 `view_img` 为真，那么它将图像 `im0` 显示出来，并等待用户按下任意键后关闭图像窗口。`cv2.imshow(str(p), im0)` 显示图像，其中 `str(p)` 是窗口的名称，`im0` 是图像数据。`cv2.waitKey(0)` 是等待用户按下任意键的函数。如果参数为 0，则程序会无限期等待用户按下一个按键；如果参数是一个正整数，则程序会等待这个时间（单位是毫秒）后自动关闭图像窗口。

代码解释 # Stream results if view_img: cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) # 1 millisecond

这段代码是用于展示检测结果的图像，如果 `view_img` 参数为真，就会将检测结果图像展示出来。具体来说，`cv2.imshow(str(p), im0)` 会将图像窗口的名称设置为 `str(p)`，并将图像 `im0` 显示在窗口中。`cv2.waitKey(1)` 则会等待用户按下任意键，等待时间为 1 毫秒。这样做是为了让图像窗口等待用户按下键盘，展示下一张图像，否则窗口会立刻被关闭。

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# Stream results im0 = annotator.result() if view_img: if platform.system() == 'Linux' and p not in windows: windows.append(p) cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) # allow window resize (Linux) cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0]) cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) # 1 millisecond

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将结果流式传输。具体来说，它将结果添加到图像中，并在需要时将图像显示在屏幕上。如果运行的操作系统是Linux，并且当前图像窗口还没有打开，则会创建一个新的窗口。...

import cv2 import numpy as np import PIL.ImageDraw SCALE = 0.65156853729882650681169151675877 # m/px def add_chinese_text(img, text, position, textColor, textSize): img = PIL.Image.fromarray(img) draw = PIL.ImageDraw.Draw(img) fontStyle = PIL.ImageFont.truetype('simsun.ttc', textSize, encoding='utf-8') draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle, stroke_width=1) return np.asarray(img) def main(): # 读取verts with open('verts.txt', 'r', encoding='utf8') as f: verts = f.readlines() verts = list(map(lambda x: x.split(), verts)) verts = list(map(lambda x: [x[0], int(x[1]), int(x[2])], verts)) print(f'{verts=}') # 读取edges with open('edges.txt', 'r', encoding='utf8') as f: edges = f.readlines() edges = list(map(lambda x: x.split(), edges)) edges = list(map(lambda x: [int(x[0]), int(x[1])], edges)) print(f'{edges=}') # 显示地图 im = cv2.imread('map.png') for edge in edges: v1 = verts[edge[0]] # 边关联的点1 v2 = verts[edge[1]] # 边关联的点2 weight = int((((v1[1] - v2[1]) ** 2 + (v1[2] - v2[2]) ** 2) ** 0.5) * SCALE) # 权重为两点欧氏距离 cv2.line(im, (v1[1], v1[2]), (v2[1], v2[2]), (255, 0, 0), 5) # 绘制边的直线 im = add_chinese_text(im, str(weight), ((v1[1] + v2[1]) // 2, (v1[2] + v2[2]) // 2), (255, 0, 255), 30) # 绘制边的权重 for i, vert in enumerate(verts): cv2.circle(im, (vert[1], vert[2]), 20, (255, 0, 0), 2) # 绘制顶点圆圈 im = add_chinese_text(im, str(i), (vert[1] - 15, vert[2] - 15), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点圈中序号数字 im = add_chinese_text(im, vert[0], (vert[1] - 40, vert[2] + 25), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点下方文字 cv2.namedWindow('map', cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.imshow('map', im) cv2.waitKey() if __name__ == '__main__': main()

1. cv2：这是一个用于计算机视觉的库，可以用来处理图像和视频数据。 2. numpy：这是一个用于科学计算的库，主要用于处理数组和矩阵的运算。 3. PIL.ImageDraw：这是 Python Imaging Library (PIL) 中的一个模块，...

import cv2 import numpy as np import PIL.ImageDraw SCALE = 0.65156853729882650681169151675877 # m/px def add_chinese_text(img, text, position, textColor, textSize): img = PIL.Image.fromarray(img) draw = PIL.ImageDraw.Draw(img) fontStyle = PIL.ImageFont.truetype('simsun.ttc', textSize, encoding='utf-8') draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle, stroke_width=1) return np.asarray(img) def main(): # 读取verts with open('verts.txt', 'r', encoding='utf8') as f: verts = f.readlines() verts = list(map(lambda x: x.split(), verts)) verts = list(map(lambda x: [x[0], int(x[1]), int(x[2])], verts)) print(f'{verts=}') # 读取edges with open('edges.txt', 'r', encoding='utf8') as f: edges = f.readlines() edges = list(map(lambda x: x.split(), edges)) edges = list(map(lambda x: [int(x[0]), int(x[1])], edges)) print(f'{edges=}') # 显示地图 im = cv2.imread('map.png') for edge in edges: v1 = verts[edge[0]] # 边关联的点1 v2 = verts[edge[1]] # 边关联的点2 weight = int((((v1[1] - v2[1]) ** 2 + (v1[2] - v2[2]) ** 2) ** 0.5) * SCALE) # 权重为两点欧氏距离 cv2.line(im, (v1[1], v1[2]), (v2[1], v2[2]), (255, 0, 0), 5) # 绘制边的直线 im = add_chinese_text(im, str(weight), ((v1[1] + v2[1]) // 2, (v1[2] + v2[2]) // 2), (255, 0, 255), 30) # 绘制边的权重 for i, vert in enumerate(verts): cv2.circle(im, (vert[1], vert[2]), 20, (255, 0, 0), 2) # 绘制顶点圆圈 im = add_chinese_text(im, str(i), (vert[1] - 15, vert[2] - 15), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点圈中序号数字 im = add_chinese_text(im, vert[0], (vert[1] - 40, vert[2] + 25), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点下方文字 cv2.namedWindow('map', cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.imshow('map', im) cv2.waitKey() if __name__ == '__main__': main()解释代码

- import cv2：这个语句用来导入 OpenCV 库，OpenCV 是一个计算机视觉库，提供了很多图像处理和视频分析的功能。 - import numpy as np：这个语句用来导入 numpy 库，numpy 是一个 Python 的数值计算库，提供了...

xyloObj = VideoReader('D:\项目\2023年项目\视频\5.mp4'); nFrames = xyloObj.NumberOfFrames; vidHeight = xyloObj.Height; vidWidth = xyloObj.Width; for k = 1:100:1600 im = read(xyloObj, k);%读取第k帧，存入im中 imwrite(im, ['frame',num2str(k),'.bmp'], 'bmp');%把im存储成图片，并且存储的文件名根据序号改变 %imshow(im); end转换为vs代码，用opencv库

以下是将给定的代码转换为使用OpenCV库的C++代码： cpp ...根据需要，你可以选择显示帧（通过解除注释cv::imshow和cv::waitKey）或进行其他操作。记得适当修改视频文件路径和存储图像的文件名。

%4多目标轴2端点定位 startf=353;endf=1500; for i=startf:1:endf I1 =read(xyloObj,i);%读取每一帧 % figure,imshow(I1); I1=im2double(rgb2gray(I1))-Ibj;%减去背景帧 bw1=im2bw(I1,25/255);%二值化处理，灰度值大于25设置为白色，小于等于25设置为黑色 bwAreaOpenBW =bwareaopen(bw1,10);%将二值图像bw1中的小区域（面积小于等于10个像素）去除，得到一个新的二值图像bwAreaOpenBW。这个操作可以消除二值图像中一些不必要的小区域，保留需要的大区域 [L,n]=bwlabel(bwAreaOpenBW,8); for j=1:1:n [r, c] = find(L==j); rc = [r c]; u=size(r); zhou2=fitlm(rc(:,2),rc(:,1)); %拟合直线 b1(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(1,1); b2(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(2,1); minzhi(i,j)=min(rc(:,2)); maxzhi(i,j)=max(rc(:,2)); % y = minzhi(i,j):1:maxzhi(i,j); % x = b1(i,j)+b2(i,j).*y; % plot(y,x);hold on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2个端点 duan1x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*minzhi(i,j); duan1y(i,j)=minzhi(i,j); duan2x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*maxzhi(i,j); duan2y(i,j)=maxzhi(i,j); % plot(minzhi,b1+b2.*minzhi,'r*');hold on; % plot(maxzhi,b1+b2.*maxzhi,'r*');hold on; end end帮我改为vs的程序，用opencv库

下面是使用OpenCV库的C++代码实现多目标轴2端点定位： c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace std; int main() { int startf = 353, endf = 1500; // 起始和结束...

怎么把yolov5 6.0的detect.py中的关于摄像头的代码提取出来

cv2.imshow(p, im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration if save_txt or save_img: print(f"Results saved to {save_dir}") if platform == 'darwin': # MacOS os.system(f'...

yolov5 detect.py中打开摄像头的代码在哪

cv2.imshow(str(p), im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, ...

如何修改yolov5-7.0中detect.py源码，将未识别出来的图片保存到新文件夹

cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) # 1 millisecond # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path / p, im0) else: # 'video' if vid_...

yYOLOv5 val.py重写

cv2.imshow(p, im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration 6. 保存结果： # Save results (image with detections) if not opt.nosave: if dataset.mode == 'images': cv...

yolov5里test.py的运行代码

cv2.imshow('image', im0s) cv2.waitKey(0) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='path to weights file'...

yolov7 test.py详解

elif cv2.waitKey(1) == ord('p'): # p to pause cv2.waitKey(-1) 这里使用一个循环来遍历数据集中的所有图像或视频帧，对每张图像或视频帧进行以下操作： - 图像预处理：将图像转换为PyTorch张量，并进行...

在yolov5的detect代码中，增加计算2个目标框中心点的距离并输出到TXT文件中

cv2.imshow(str(p), im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration if save_img: # Save image with detections if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: #...

树莓派人脸识别门禁代码

cv2.imshow('im',im) # 等待按键 k = cv2.waitKey(100) & 0xff if k == 27: break # 释放摄像头资源 cam.release() # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() 该代码使用 OpenCV 库进行人脸识别，需要先...

给我写一个目标检测的python程序，基于Pytorch框架，使用yolov5算法，可以检测视频，也可以调用摄像头，并打印每一帧图片识别出来的物体

tl = line_thickness or round(0.002 * max(im.shape[0:2])) + 1 # line thickness color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)] c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int...

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