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 17:45:11 浏览: 169
RAR

moving_target_tracking.rar_opencv 目标_opencv运动目标_帧差法_目标跟踪_运动目标提取

`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。
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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

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_...

def compute_shape_features(images): contour_areas = [] contour_perimeters = [] aspect_ratios = [] for img in images: contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = max(contours, key=cv2.contourArea) area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = w / h if h != 0 else 0 contour_areas.append(area) contour_perimeters.append(perimeter) aspect_ratios.append(aspect_ratio) return np.array(contour_areas), np.array(contour_perimeters), np.array(aspect_ratios)的公牛

它通过使用OpenCV库的函数来找出每个图像的轮廓(contours)，并计算轮廓的面积(contour_area)、周长(contour_perimeter)和宽高比(aspect_ratio)等特征。最后将这些特征存储在三个NumPy数组(contour_areas、contour_...

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

train_data = np.empty((0, 20*30), dtype=np.float32) 这样就可以创建一个空的 train_data 数组，用于存储后续处理的字符图像数据。注意，数组的第一维是 0，表示该维度的大小未知，将在后续添加数据时动态...

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

4. contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 调用 cv2.findContours() 函数进行轮廓检测。其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows

这是一个Python函数的...导入了numpy，matplotlib和cv2三个模块； 该函数接受一个参数cnt，表示轮廓（contours）； 函数主要功能为计算轮廓的面积（area），并返回该值； 具体实现需要调用OpenCV库中的相关函数。

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码

contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength...

import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载之前训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model('mnist_cnn_model') for img in images_data: # 将RGB格式转换为BGR格式 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化计数器 count = 0 # 遍历所有轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) if area < 200 or area > 2000: # 如果轮廓面积小于10个像素，则忽略该轮廓 continue # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原始图像上标记出抠出来的数字部分，并将BGR格式转换为RGB格式 cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) digit = cv2.cvtColor(img_bgr[y:y+h, x:x+w], cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对数字图像进行预处理，使其与训练数据具有相同的格式 digit_resized = cv2.resize(digit, (28, 28)) digit_gray = cv2.cvtColor(digit_resized, cv2.COLOR_RGB2GRAY) digit_normalized = digit_gray / 255.0 digit_reshaped = np.reshape(digit_normalized, (1, 28, 28)) # 进行预测并输出最大概率对应的数字 prediction = model.predict(digit_reshaped) digit_class = np.argmax(prediction) print("抠出来的数字是:", digit_class) # 增加计数器 count += 1 # 在原始图像上显示标记过的抠出来的数字部分 #plt.figure(figsize=(20, 20)) #plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)) #plt.show() # 显示抠出来的数字个数 print("抠出来了{}个数字".format(count)) 如何解决error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_12928/408549256.py in <module> 8 for img in images_data: 9 # 将RGB格式转换为BGR格式 ---> 10 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) 11 12 # 转换为灰度图像 error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'这个错误

根据错误提示，cvtColor函数的src参数不是一个numpy数组或标量...你可以使用np.array()函数将图片数据转换为numpy数组格式。代码示例如下： images_data = [np.array(image) for image in images_data]

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("4/6.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) contours, _ = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: area = cv2.contourArea(c) perimeter = cv2.arcLength(c, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(radius), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Area: {:.2f}".format(area), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.putText(img, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

你好，我是ChitGPT。关于你的代码，它是基于OpenCV进行图像处理的，主要是对图像进行二值化、形态学处理和轮廓提取等操作。最后通过绘制矩形框、圆形和文本等来展示处理结果...这段代码有什么问题或需要解释的地方吗？

mport cv2 import numpy as np svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml") cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) kernel = np.ones((5,5), np.uint8) dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1) contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) if w < 5 or h < 5: continue cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) roi = thresh[y:y + h, x:x + w] roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) feature = np.reshape(roi, (1, 28 * 28)).astype(np.float32) result = svm.predict(feature)[1][0][0] cv2.putText(frame, str(int(result)), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像头 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

以下是代码的一些解释： 1. 导入OpenCV和numpy库，并加载SVM模型。 2. 打开本地摄像头，并在while循环中读取每一帧图像。 3. 将图像转换为灰度图像，并进行二值化和膨胀，以便更好地识别数字轮廓。 4. 使用...

import cv2 import os import numpy as np dataset_path = 'Potato_healthy_leaves' # 数据集路径 total_width = 0 total_height = 0 image_count = 0 for image_file in os.listdir(dataset_path): image_path = os.path.join(dataset_path, image_file) image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行物体检测或图像分割，得到物体边界 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 计算物体的宽度和长度 contours, res = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_width = 0 max_height = 0 for contour in contours: x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour) if width > max_width: max_width = width if height > max_height: max_height = height # # 显示结果 # cv2.imshow('Segmented Image', thresh) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() print("Max width: ", max_width) print("Max height: ", max_height) # 更新总宽度和总长度 total_width += max_width total_height += max_height image_count += 1 # 计算平均宽度和平均长度 average_width = total_width / image_count average_height = total_height / image_count print("Average width: ", average_width) print("Average height: ", average_height) 如何加入计算物体的面积以及平均面积

要计算物体的面积，可以使用cv2.contourArea()函数来计算轮廓的面积。将以下代码添加到您的循环中： python # 计算物体的面积 area = cv2.contourArea(contour) print("Area: ", area) 要计算平均面积，您...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色...

import cv2 # 加载人脸、眼睛和微笑分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') smile_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml') # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 遍历每个检测到的人脸 for (x,y,w,h) in faces: # 在检测到的人脸周围画一个矩形框 cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) # 在人脸区域检测眼睛 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = frame[y:y+h, x:x+w] eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) # 在人脸区域检测微笑 smiles = smile_cascade.detectMultiScale(roi_gray,scaleFactor=1.5,minNeighbors=15,minSize=(25, 25)) for (sx,sy,sw,sh) in smiles: cv2.rectangle(roi_color,(sx,sy),(sx+sw,sy+sh),(0,0,255),2) # 在人脸区域检测唇部 lips = gray[y+int(h/2):y+h, x:x+w] lips = cv2.medianBlur(lips, 9) _, lips = cv2.threshold(lips, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) lips, contours, _ = cv2.findContours(lips, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: if cv2.contourArea(cnt) > 100: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(roi_color, (x, y+int(h/2)), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Video', frame) # 按'q'键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭所有窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()用到的算法结构

2. 打开摄像头，读取视频帧 3. 将视频帧转换为灰度图像 4. 使用人脸分类器检测人脸，并在检测到的人脸周围画一个矩形框 5. 在人脸区域使用眼睛分类器检测眼睛，并在检测到的眼睛周围画一个矩形框 6. 在人脸区域使用...

import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序，消除视频抖动的影响，不要用光流补偿

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h ...

image = cv2.erode(image, kernelY) image = cv2.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv2.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 plt_show(image) # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv2.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3]

这段代码是用来进行车牌定位的。首先对图像进行了一系列的形态学操作，如闭操作、腐蚀和膨胀操作等，以增强图像边缘信息和去除噪声。然后对处理后的图像进行中值滤波，以进一步去除噪声。最后，使用OpenCV的轮廓检测...

解释rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours))

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。
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WordPress作为新闻管理面板的实现指南

资源摘要信息: "使用WordPress作为管理面板" WordPress，作为当今最流行的开源内容管理系统（CMS），除了用于搭建网站、博客外，还可以作为一个功能强大的后台管理面板。本示例展示了如何利用WordPress的后端功能来管理新闻或帖子，将WordPress用作组织和发布内容的管理面板。 首先，需要了解WordPress的基本架构，包括它的数据库结构和如何通过主题和插件进行扩展。WordPress的核心功能已经包括文章（帖子）、页面、评论、分类和标签的管理，这些都可以通过其自带的仪表板进行管理。 在本示例中，WordPress被用作一个独立的后台管理面板来管理新闻或帖子。这种方法的好处是，WordPress的用户界面（UI）友好且功能全面，能够帮助不熟悉技术的用户轻松管理内容。WordPress的主题系统允许用户更改外观，而插件架构则可以扩展额外的功能，比如表单生成、数据分析等。 实施该方法的步骤可能包括： 1. 安装WordPress：按照标准流程在指定目录下安装WordPress。 2. 数据库配置：需要修改WordPress的配置文件（wp-config.php），将数据库连接信息替换为当前系统的数据库信息。 3. 插件选择与定制：可能需要安装特定插件来增强内容管理的功能，或者对现有的插件进行定制以满足特定需求。 4. 主题定制：选择一个适合的WordPress主题或者对现有主题进行定制，以实现所需的视觉和布局效果。 5. 后端访问安全：由于将WordPress用于管理面板，需要考虑安全性设置，如设置强密码、使用安全插件等。 值得一提的是，虽然WordPress已经内置了丰富的管理功能，但在企业级应用中，还需要考虑性能优化、安全性增强、用户权限管理等方面。此外，由于WordPress主要是作为内容发布平台设计的，将其作为管理面板可能需要一定的定制工作以确保满足特定的业务需求。 【PHP】标签意味着在实现该示例时，需要使用PHP编程语言。WordPress本身是由PHP语言开发的，因此开发者可能需要具备PHP开发能力，或至少能够理解PHP代码基础，以便对WordPress进行定制和扩展。 最后，【压缩包子文件的文件名称列表】中的"dctb-wp-as-admin-panel-master"暗示了这是一个存放所有相关文件的主目录，包括源代码、配置文件、模板文件、资源文件等，这些文件是安装和运行WordPress管理面板所必需的。在实际部署时，开发者需要上传这些文件到服务器，按照文档说明进行配置和安装。 总之，本示例提供了一个通过WordPress来搭建一个简单新闻或帖子管理系统的思路，展示了如何利用现有的开源工具来实现特定的业务需求。开发者需要有相应的PHP和WordPress知识，以及对网络安全和性能优化的基本了解。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路

![函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路](https://github.blog/wp-content/uploads/2021/12/python-intermediate-update.png?resize=1024%2C494) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 函数与模块化编程基础 ## 1.1 编程中的函数基础 函数是编程的基础构件，它允许将代码块组织成可重复使用的组件。在函数中封装特定的逻辑
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用C语言求有4个圆塔，圆心分别为（2，2)，(2，-2)，(-2，2)，(-2，-2)圆半径为1， 这4个塔的高度为10m 塔以外无建筑物接输入任意点的坐标 求该点的建筑高度（塔外的高度为零)的程序

在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
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NPC_Generator：使用Ruby打造的游戏角色生成器

资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南

![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解
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python实现生成一个窗口，其窗口题目为“二冷配水模型模型”，窗口中包含八个输入栏，三个按钮，每个按钮点击后会产生一个不同的页面

在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev