points_3D_filled = cv2.inpaint(points_3D, disparity, 3, cv2.INPAINT_NS)
时间: 2024-05-26 22:16:32 浏览: 14
这行代码使用了 OpenCV 库中的 cv2.inpaint() 函数来对三维点云数据进行修补,以填补由视差图(disparity)引起的深度估计中的缺失值。
具体地说,该函数使用基于“非局部均值”(Non-Local Means, NS)算法的图像修复技术,通过对周围像素的相似性进行加权平均来填补缺失值。其中,第一个参数 points_3D 是需要修补的三维点云数据,第二个参数 disparity 是视差图,第三个参数 3 表示使用 NS 算法,并且可以调整该参数以控制修补的效果,最后一个参数 cv2.INPAINT_NS 表示使用 NS 算法进行修复。
因此,该行代码的作用是使用 NS 算法对三维点云数据进行修补,以填补由视差图引起的深度估计中的缺失值。
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import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() mpDraw = mp.solutions.drawing_utils pTime = 0 cTime = 0 while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(imgRGB) #print(results.multi_hand_landmarks) if results.multi_hand_landmarks: for handLms in results.multi_hand_landmarks: for id, lm in enumerate(handLms.landmark): #print(id,lm) h, w, c = img.shape cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h) #if id ==0: cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED) mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS) cTime = time.time() fps = 1/(cTime-pTime) pTime = cTime cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1)
这段代码使用OpenCV和MediaPipe库实现了手部姿势检测,并在视频流中绘制了手部关键点和连接线。具体实现如下:
1. 导入必要的库和模块:
```
import cv2
import mediapipe as mp
import time
```
2. 初始化摄像头并创建MediaPipe Hands模型:
```
cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化摄像头
mpHands = mp.solutions.hands # 创建MediaPipe Hands模型
hands = mpHands.Hands() # 实例化模型
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils # 创建绘图工具
```
3. 循环读取视频帧并进行手部姿势检测:
```
while True:
success, img = cap.read() # 读取视频帧
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR图像转换为RGB图像
results = hands.process(imgRGB) # 进行手部姿势检测
```
4. 绘制手部关键点和连接线:
```
if results.multi_hand_landmarks:
for handLms in results.multi_hand_landmarks:
for id, lm in enumerate(handLms.landmark):
h, w, c = img.shape
cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h)
cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED)
mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS)
```
5. 计算并显示帧率:
```
cTime = time.time()
fps = 1/(cTime-pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3)
```
6. 显示处理后的帧:
```
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)
```
mask_box = np.zeros_like(mask_k) mask_box = cv2.drawContours( mask_box, [box.astype(int)], 0, 255, cv2.FILLED) mask_c = np.logical_and(mask_box == 255, mask_k == 255)
这段代码的作用是利用旋转bounding box来对二值掩膜进行裁剪,具体来说,它执行了以下几个步骤:
1.创建一个和原始掩膜大小相同的全零数组mask_box;
2.使用cv2.drawContours函数将旋转bounding box绘制在mask_box上,并将其内部填充为白色(像素值为255);
3.通过逻辑运算,将mask_box和原始掩膜mask_k中值均为255的像素提取出来,存储在mask_c中。
其中,np.zeros_like函数用于创建一个和原始掩膜大小相同、所有元素值都为0的数组。cv2.drawContours函数用于在给定图像上绘制轮廓,其中第一个参数为目标图像、第二个参数为轮廓、第三个参数为轮廓的索引(-1表示绘制所有轮廓)、第四个参数为颜色、第五个参数为线条宽度。需要注意的是,该函数也是基于OpenCV的cv2模块。逻辑运算np.logical_and用于对数组进行逐元素的与运算。