详细解释 rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours)) color_roi = color_img[ry:ry + rh, rx:rx + rw]
时间: 2024-03-18 10:45:11 浏览: 25
`cv2.boundingRect()` 函数用于计算轮廓的边界框,可以用来获取轮廓的位置和大小。它返回边界框的左上角坐标 `(x,y)`,以及宽度 `w` 和高度 `h`。
`np.concatenate(contours)` 可以将所有轮廓点的坐标合并为一个数组,方便计算边界框。
因此,`rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours))` 就是获取所有轮廓的边界框,其中 `rx` 和 `ry` 分别表示边界框左上角的 x 和 y 坐标,`rw` 和 `rh` 分别表示边界框的宽度和高度。
接着,`color_roi = color_img[ry:ry + rh, rx:rx + rw]` 可以从原始彩色图像 `color_img` 中提取出对应的区域,即轮廓的外接矩形。这里使用了 Python 中的切片操作,`[ry:ry + rh]` 表示取出从 `ry` 到 `ry+rh` 行,`[rx:rx + rw]` 表示取出从 `rx` 到 `rx+rw` 列的像素值。因此,`color_roi` 就是提取出的彩色区域,可以用于后续的处理和分析。
相关问题
解释rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours))
在使用OpenCV进行图像处理时,cv2.boundingRect()函数可以用来计算轮廓的边界框(bounding box),即将轮廓包围起来的最小矩形。该函数接受一个轮廓数组作为输入参数,返回一个矩形的位置和大小,其格式为 (x,y,w,h),其中(x,y)是矩形左上角的坐标,w和h是矩形的宽度和高度。
在给定一组轮廓时,np.concatenate(contours)可以将它们合并成一个大的轮廓数组,然后cv2.boundingRect()函数计算出这些轮廓的最小包围矩形。rx、ry、rw和rh则是计算结果中矩形的x坐标、y坐标、宽度和高度。
解释代码 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): w = img.shape[1] h = img.shape[0] rangle = np.deg2rad(angle) # now calculate new image width and height nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale) rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0])) rot_mat[0, 2] += rot_move[0] rot_mat[1, 2] += rot_move[1] rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) rot_bboxes = list() for bbox in bboxes: xmin = bbox[0] ymin = bbox[1] xmax = bbox[2] ymax = bbox[3] point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1])) point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1])) point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1])) point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1])) concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4)) concat = concat.astype(np.int32) rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat) rx_min = rx ry_min = ry rx_max = rx + rw ry_max = ry + rh rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max]) return rot_img, rot_bboxes
这段代码是一个类中的一个方法,用于将图像和边界框进行旋转。它接受一个图像(img)和一组边界框(bboxes),然后旋转图像和边界框,并返回旋转后的图像和边界框。
首先,代码获取图像的宽度(w)和高度(h)。然后,它将给定的角度转换为弧度(rangle)。接下来,根据旋转角度和比例因子(scale)计算新的图像宽度(nw)和高度(nh)。接着,通过调用cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵(rot_mat),该矩阵描述了如何旋转图像。然后,通过计算旋转矩阵和图像尺寸之间的偏移量(rot_move),将旋转矩阵进行调整,以便在旋转后的图像中正确地定位原始图像。接下来,使用cv2.warpAffine函数将图像应用旋转矩阵,得到旋转后的图像(rot_img)。
接下来,代码针对每个边界框进行处理。对于每个边界框,首先提取其四个顶点的坐标。然后,通过将旋转矩阵与每个顶点坐标进行矩阵乘法,将每个顶点坐标转换为旋转后的图像中的坐标。接着,将转换后的顶点坐标连接起来,并使用cv2.boundingRect函数计算边界框的最小外接矩形。最后,将旋转后的边界框添加到rot_bboxes列表中。
最后,方法返回旋转后的图像(rot_img)和旋转后的边界框列表(rot_bboxes)。