cv2.CC_STAT_PERIMETER

时间: 2023-07-28 08:07:28 浏览: 101
cv2.CC_STAT_PERIMETER是用于cv2.connectedComponentsWithStats函数中返回的统计信息(stats)数组中的一个参数,它表示连接组件的周长。cv2.connectedComponentsWithStats函数可以用于图像分割和对象检测等任务,返回的统计信息包含每个连接组件的左上角坐标、宽度、高度和面积等信息。
相关问题

cv2.CC_STAT_AREA

`cv2.CC_STAT_AREA`是`cv2.connectedComponentsWithStats()`方法返回的连通域信息中的一个参数,表示该连通域的面积大小。 `cv2.connectedComponentsWithStats()`方法将图像中的所有连通域进行标记,并返回每个连通域的标签、面积、宽度、高度和左上角坐标等信息。其中,`cv2.CC_STAT_AREA`表示连通域的面积大小,`cv2.CC_STAT_LEFT`和`cv2.CC_STAT_TOP`分别表示连通域最左上角的x坐标和y坐标,`cv2.CC_STAT_WIDTH`和`cv2.CC_STAT_HEIGHT`分别表示连通域的宽度和高度。 在使用`cv2.connectedComponentsWithStats()`方法获取连通域信息时,我们可以通过指定需要返回的信息参数来获取我们需要的信息。例如,我们可以使用以下语句来获取所有连通域的标签和面积信息: ```python num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, cv2.CV_32S) areas = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA] ``` 这里的`stats`是一个数组,每一行表示一个连通域的信息。由于我们需要获取所有连通域的面积信息,因此我们使用`stats[:, cv2.CC_STAT_AREA]`来获取所有连通域的面积大小。

test=# SELECT * FROM pg_catalog.pg_stat_backup; : "pg_catalog.pg_stat_backup" ECT * FROM pg_catalog.pg_stat_backup;

抱歉,这是一条无效的SQL查询语句。正确的语句应该是: ``` SELECT * FROM pg_catalog.pg_stat_backup; ``` 请注意,查询语句中的表名和列名应该使用正确的语法,并且查询语句应该以分号(;)结尾。

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select t.id ,t.parent, t.name ,t.begin ,t.end , t.ACTUAL_START , t.ACTUAL_FINISH, t.TASK_UNIQUE_NO, t.NO, t.SUMMARY, t.DEPENDENCE, t.PRIORITY, t.EXEC_STAT, t.DURATION, t.COMP_PCT,ASSIGNER,POSITION,PRINCIPAL,PRINCIPAL_NAME,ORG_NAME,MGR_LINE,ERJIGUANXIAN,SFSJYS,SFNDJH, t.CRITICAL,t.PROJ_NO,t.SRC_TID,t.ASSIGNER_AUTH,t.POSITION_NAME,t.ASSIGNER_NAME,t.PRIN_ORG,t.ORG,t.SRC_SYS,t.CREATE_USER, t.TASK_NO,tp.id as typ,tp.name as typname,t.SETTLETYPECODE as SETTLETYPECODE,'' as remark,'' as type,t.OATASKID as OATASKID,t.QIQU,t.DESCRIBE, S.DESCRIPTION,ontheway_type,T.SHIFOUXXJDHB,up.update_date optime,submit,t.AUDITOR,t.AUDITOR_NO,t.proj_name,tp.filter_type,t.plan,t.MATTER_SRC,t.Prepose_task,t.shixiangbiaoqian, t.SETTLE_LEVEL,tp.specail_name,t.audit_unit,t.rectify_question_type,t.project_data_processor,t.project_data_processor_name, CASE WHEN t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and ( up.STAT = 'OP' or up.STAT = 'I') then 'relay' when t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and up.STAT = 'U' and up.FINISH ='Y' and up.rel = '1' AND up.RID is not null then 'finish' when t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and up.STAT = 'U' and up.DELAY ='Y' and up.rel = '1' AND up.RID is not null then 'delay' when t.EXEC_STAT not IN ('30','31','32','33','34','41','55') and up.STAT = 'U' and up.TERMINATE ='P' and up.rel = '1' AND up.RID is not null then 'terminate' else null end as approve_type, up.user_id as approver from t_master_task t left join t_task_2_task_typ p on t.id = p.task left join t_task_typ tp on tp.id = p.typ left join t_slave_task s on s.id=t.id left join (select * from (select a.*,row_number() over(partition by task order by update_date desc) rm from t_user_task_upd_stat a) where rm = 1) up on t.id = up.task; 这sql怎么优化

def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False def disconnect(self): if self.connected == False: print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining) # Allocate resource and consume ongoing usage with given bandwidth s.capacity.get(amount) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.') self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() # Put the resource back if self.last_usage > 0: # note: s.capacity.put cannot take 0 s.capacity.put(self.last_usage) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.') self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0中的资源分配

要将这些函数修改为最小容量的资源分配,需要进行以下更改: 1. 在 is_avaliable 函数中,将 bandwidth_next 的计算方式修改为 real_cap / (self.connected_users + 1) >= self.bandwidth_min,即下一个用户的带宽大于等于最小容量。 2. 在 start_consume 函数中,将 amount 的计算方式修改为 min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining, self.bandwidth_min),即需要分配的资源量为可用资源、剩余需求和最小容量的最小值。 修改后的代码如下: def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}") return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}") return False def disconnect(self): if not self.connected: print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}") else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}") return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining, self.bandwidth_min) s.capacity.get(amount) print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.") self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() if self.last_usage > 0: s.capacity.put(self.last_usage) print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.") self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0 def is_avaliable(self): real_cap = min(self.init_capacity, self.bandwidth_max) return real_cap / (self.connected_users + 1) >= self.bandwidth_min
可以尝试进行以下优化: 1. 将模型预测和电瓶车标志绘制分离,可以提高代码的可读性和复用性。 2. 使用局部变量代替重复调用的函数结果,可以提高代码的效率。 3. 将一些常量或重复使用的值提前定义为全局变量,可以减少重复计算。 4. 将一些不必要的代码或注释删除,可以减少代码量和提高代码可读性。 修改后的代码如下: python # 定义全局变量 LABEL_NAMES = ['dianpingche'] CONF_THRESH = 0.5 def predict(model, frame): # 将图像帧转换成Numpy数组,方便处理和分析 frame = np.asarray(frame) # 将frame输入到模型model中预测 results = model(frame) return results def draw_bounding_boxes(frame, results): # 标志出电瓶车 for result in results.xyxy[0]: x1, y1, x2, y2 = map(int, result[:4]) label = f'{model.names[int(result[5])]} {result[4]:.2f}' # 字符串label对应的是yolov5中的类别索引,和预测结果中的置信度(保留2位小数) if label.split()[0] in LABEL_NAMES and result[4] >= CONF_THRESH: cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, label.split()[0], (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) return frame def show_camera(video_label, cap, model): # 获取视频流的宽和高 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 读取视频流帧 ret, frame = cap.read() if ret: # 获取当前时间并将其绘制在视频流帧上 current_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') cv2.putText(frame, current_time, (width-500, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 1) # 进行模型预测和电瓶车标志绘制 results = predict(model, frame) frame = draw_bounding_boxes(frame, results) # 将图像帧转换为RGB格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = Image.fromarray(frame) # 将PIL.Image转换为Tkinter.PhotoImage格式 photo = ImageTk.PhotoImage(image) # 更新Label的图像 video_label.config(image=photo) video_label.image = photo else: print("Error: cannot read camera frame.") # 设置下一帧视频流的读取 video_label.after(10, show_camera, video_label, cap, model)

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