[mGrid,nGrid]=size(G); for xk=1:nGrid for yk=1:mGrid % 栅格四个顶点的坐标 ax=xk-1; ay=yk-1; bx=xk; by=yk-1; cx=xk; cy=yk; dx=xk-1; dy=yk; % 栅格序号 No=(xk-1)+(yk-1)*nGrid; % 绘制栅格 if G(yk,xk)==0 % 自由栅格，白色 fill([ax bx cx dx],[ay by cy dy],[1 1 1]); hold on if flag==1 text(ax+0.3,ay+0.5,num2str(No)) end else % 障碍栅格，灰色 fill([ax bx cx dx],[ay by cy dy],[0.2 0.2 0.2]); hold on if flag==1 text(ax+0.3,ay+0.5,num2str(No),'Color','w') end end axis equal axis([0 nGrid 0 mGrid]) axis off end end

这个函数是用来绘制地图障碍物的，其中G是地图，flag是是否绘制栅格序号的标志。函数没有输出，而是图像中显示地图和栅格。

函数首先使用size函数获取地图的行数和列数，然后使用两个for循环遍历每个栅格。对于每个栅格，函数计算出其四个顶点的坐标，并根据栅格值是否为0来绘制不同颜色的填充矩形。如果flag参数为1，则在栅格的左上角位置绘制栅格序号。

需要注意的是，该函数中使用fill函数绘制矩形，并使用text函数绘制栅格序号。在绘制完成后，需要设置坐标轴范围和关闭坐标轴。

相关问题

import cv2 import numpy as np # 设置棋盘格大小 grid_size = (6, 9) # 设置棋盘格边长 square_size = 0.03 # 创建棋盘格点的坐标数组 obj_points = np.zeros((grid_size[0] * grid_size[1], 3), np.float32) obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:grid_size[0], 0:grid_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size # 创建空数组来存储拍摄到的棋盘格点的坐标 img_points = [] # 拍摄多张图片，并检测棋盘格点 for i in range(10): # 读取图片 img = cv2.imread(f"image_{i}.jpg") # 将图片转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测棋盘格点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid_size, None) # 如果检测到棋盘格点，则将其添加到数组中 if ret: img_points.append(corners) # 在图片上绘制棋盘格点 cv2.drawChessboardCorners(img, grid_size, corners, ret) # 显示图片 cv2.imshow(f"Image {i}", img) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机矩阵和畸变系数 print("Camera matrix:") print(mtx) print("Distortion coefficients:") print(dist)这段代码要想打开一个文件夹怎么改

你可以使用Python的os库来打开文件夹，具体代码如下：

import os
import cv2
import numpy as np

# 设置棋盘格大小
grid_size = (6, 9)

# 设置棋盘格边长
square_size = 0.03

# 创建棋盘格点的坐标数组
obj_points = np.zeros((grid_size[0] * grid_size[1], 3), np.float32)
obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:grid_size[0], 0:grid_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size

# 创建空数组来存储拍摄到的棋盘格点的坐标
img_points = []

# 打开文件夹
folder_path = "your/folder/path"
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(os.path.join(folder_path, filename))
    
    # 将图片转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测棋盘格点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid_size, None)
    
    # 如果检测到棋盘格点，则将其添加到数组中
    if ret:
        img_points.append(corners)
        
        # 在图片上绘制棋盘格点
        cv2.drawChessboardCorners(img, grid_size, corners, ret)
        
        # 显示图片
        cv2.imshow(f"{filename}", img)
        
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机矩阵和畸变系数
print("Camera matrix:")
print(mtx)
print("Distortion coefficients:")
print(dist)

你只需要将 `folder_path` 替换成你想要打开的文件夹的路径即可。

y, x = np.mgrid[step/2:h:step, step/2:w:step].reshape(2, -1) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'function' and 'int'

这个错误提示表明你在使用一个函数对象 `step` 进行除法运算，而除法运算需要的是一个数字类型的操作数。这可能是因为你没有正确定义 `step` 变量的类型或值。

你可以检查一下 `step` 变量的定义，确保它是一个数字类型的值（如整数或浮点数），而不是一个函数对象。如果 `step` 是一个函数对象，那么你需要先调用它并得到一个数字类型的结果，然后再进行除法运算。

例如，如果你定义了一个名为 `step` 的函数，你可以像这样调用它并将结果存储为一个变量：

step_value = step()  # 调用函数并得到结果
y, x = np.mgrid[step_value/2:h:step_value, step_value/2:w:step_value].reshape(2, -1)

这样就可以避免 TypeError 异常了。当然，如果 `step` 变量已经是一个数字类型的值，那么你就不需要调用它了，直接使用即可。