cv2.imshow(str(p), im0)是什么意思

时间: 2024-06-03 14:12:39 浏览: 69
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。

# 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。如果需要查看图像,则会将图像显示在屏幕上,并等待1毫秒以等待下一个帧的到来。这样,就可以将结果流式传输到屏幕上,实时查看模型的预测结果。
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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()

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

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