(int(min_loc[0]), int(min_loc[1]), int(min_loc[0] + twidth), int(min_loc[1] + theight))
时间: 2023-12-19 22:04:59 浏览: 16
这个表达式返回一个由四个整数构成的元组,分别代表匹配到的对象的左上角和右下角在目标图像中的坐标。具体来说,元组中的四个元素分别是:
1. 匹配对象的左上角在目标图像中的横坐标。
2. 匹配对象的左上角在目标图像中的纵坐标。
3. 匹配对象的右下角在目标图像中的横坐标。
4. 匹配对象的右下角在目标图像中的纵坐标。
相关问题
def match(target, template, color): global object # 获得模板图片的高宽尺寸 theight, twidth = template.shape[:2] # 执行模板匹配,采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_SQDIFF_NORMED) # 归一化处理 cv2.normalize(result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1) # 寻找矩阵(一维数组当做向量,用Mat定义)中的最大值和最小值的匹配结果及其位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 匹配值转换为字符串 # 对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好,匹配位置取min_loc # 对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好,匹配位置取max_loc strmin_val = str(min_val) # 绘制矩形边框,将匹配区域涂成白色 # min_loc:矩形定点 # (min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight):矩形的宽高 # color:矩形的边框颜色;2:矩形边框宽度 cv2.rectangle(target, min_loc, (min_loc[0] + twidth, min_loc[1] + theight), color, -1) # 返回操作后图像,以及对象的四点坐标 return [target, (int(min_loc[0]), int(min_loc[1]), int(min_loc[0] + twidth), int(min_loc[1] + theight))]
这段代码主要用于模板匹配,它会将模板图像与目标图像进行匹配,并返回匹配后的图像以及匹配到的对象的四个点的坐标。具体来说,它的实现流程包括以下几个步骤:
1. 获取模板图像的高宽尺寸。
2. 采用cv2.TM_SQDIFF_NORMED方式执行模板匹配。
3. 对匹配结果进行归一化处理。
4. 寻找矩阵中的最小值及其位置。
5. 绘制矩形边框,将匹配区域涂成白色。
6. 返回操作后的图像以及对象的四个点的坐标。
把下方函数转化成公式或者算法伪代码def AddRandom(noise_std,x_train,min,max): x_train = pd.DataFrame(x_train) m=x_train.shape[0] n=x_train.shape[1] #生成Mask掩码 Mask = matlab.rand(m,n) for i in range(0,m): for j in range(0,n): if Mask[i,j]<=noise_std: loc_ij = x_train.iloc[i,j] if(loc_ij==0): loc_ij=max Mask[i,j]=np.random.uniform(0,max/loc_ij) #Mask[i,j]=0 else: Mask[i,j]=1; x_train_Random = (x_train*Mask).astype(int) return x_train_Random
以下是将函数转化成算法伪代码:
```
AddRandom(noise_std, x_train, min, max):
x_train = pd.DataFrame(x_train)
m = x_train.shape[0]
n = x_train.shape[1]
Mask = matlab.rand(m, n)
for i = 0 to m-1 do:
for j = 0 to n-1 do:
if Mask[i,j] <= noise_std then:
loc_ij = x_train.iloc[i,j]
if loc_ij == 0 then:
loc_ij = max
Mask[i,j] = np.random.uniform(0, max/loc_ij)
else:
Mask[i,j] = 1
x_train_Random = (x_train * Mask).astype(int)
return x_train_Random
```
需要注意的是,这只是一种伪代码的写法,与实际的算法代码可能会有所区别。
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