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python cv2.puttext 根据视频的长宽，在右上角，增加文字

时间: 2024-05-07 19:21:15 浏览: 119
可以使用OpenCV的putText函数在视频的右上角增加文字。首先需要获取视频的长宽，然后确定文字的位置，最后使用putText函数增加文字。 以下是一个示例代码： ```python import cv2 # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 获取视频的长宽 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 定义文字内容和位置 text = 'Hello World!' org = (width - 200, 50) # 右上角 while True: ret, frame = cap.read() if ret: # 在视频帧上增加文字 cv2.putText(frame, text, org, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break else: break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中，我们首先使用`cv2.VideoCapture`函数读取视频，然后使用`cap.get`函数获取视频的长宽。接着，我们定义了要显示的文字内容和位置，这里我们将文字显示在视频的右上角。在每一帧视频上，我们使用`cv2.putText`函数将文字增加到视频帧中。最后，我们使用`cv2.imshow`函数显示视频帧，并等待用户按下`q`键退出程序。
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对python opencv 添加文字 cv2.putText 的各参数介绍

如下所示： cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3) 各参数依次是：图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细 其中字体可以选择 FONT_HERSHEY_SIMPLEX Python: cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX normal size sans-serif font FONT_HERSHEY_PLAIN Python: cv.FONT_HERSHEY_PLAIN small size sans-serif font FONT_HERSHEY_DUPLEX Pyth

def plot_one_box(x, im, color=(128, 128, 128), label=None, line_thickness=3): """一般会用在detect.py中在nms之后变量每一个预测框，再将每个预测框画在原图上 使用opencv在原图im上画一个bounding box :params x: 预测得到的bounding box [x1 y1 x2 y2] :params im: 原图 要将bounding box画在这个图上 array :params color: bounding box线的颜色 :params labels: 标签上的框框信息 类别 + score :params line_thickness: bounding box的线宽 """ # check im内存是否连续 assert im.data.contiguous, 'Image not contiguous. Apply np.ascontiguousarray(im) to plot_on_box() input image.' # tl = 框框的线宽 要么等于line_thickness要么根据原图im长宽信息自适应生成一个 tl = line_thickness or round(0.002 * (im.shape[0] + im.shape[1]) / 2) + 1 # line/font thickness # c1 = (x1, y1) = 矩形框的左上角 c2 = (x2, y2) = 矩形框的右下角 c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3])) # cv2.rectangle: 在im上画出框框 c1: start_point(x1, y1) c2: end_point(x2, y2) # 注意: 这里的c1+c2可以是左上角+右下角 也可以是左下角+右上角都可以 cv2.rectangle(im, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA) # 如果label不为空还要在框框上面显示标签label + score if label: tf = max(tl - 1, 1) # label字体的线宽 font thickness # cv2.getTextSize: 根据输入的label信息计算文本字符串的宽度和高度 # 0: 文字字体类型 fontScale: 字体缩放系数 thickness: 字体笔画线宽 # 返回retval 字体的宽高 (width, height), baseLine 相对于最底端文本的 y 坐标 t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0] c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3 # 同上面一样是个画框的步骤 但是线宽thickness=-1表示整个矩形都填充color颜色 cv2.rectangle(im, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA) # filled # cv2.putText: 在图片上写文本 这里是在上面这个矩形框里写label + score文本 # (c1[0], c1[1] - 2)文本左下角坐标 0: 文字样式 fontScale: 字体缩放系数 # [225, 255, 255]: 文字颜色 thickness: tf字体笔画线宽 lineType: 线样式 cv2.putText(im, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)

根据引用[4]中的信息，绘制矩形框使用cv2.rectangle，添加文字用cv2.putText。参数方面，左上角和右下角坐标、颜色、线宽是关键。颜色是(B,G,R)格式，这点需要注意，因为OpenCV默认是BGR而不是RGB。 接下来，示例...

# 项目需求：‌核心功能‌ # ‌1.图像输入与预处理‌ # 输入：单张俯拍视角的停车场图片（JPEG/PNG格式，背景简单无遮挡） # 预处理：消除噪声干扰，增强车辆与背景的对比度 # ‌2.车辆检测与标记‌ # 输出：在原图上用红色矩形框标出所有车辆位置 # 保存标注后的图片（文件名格式：原文件名_result.jpg） # ‌3.车辆计数‌ # 在标注图的左上角显示车辆总数（字体颜色：绿色，字号：1.2） import cv2 import numpy as np # # # # 题目要求： # 1. 预处理与目标检测‌ （40分） # 将图片转为灰度图并高斯模糊（cv2.cvtColor + cv2.GaussianBlur） （20分） # 使用阈值分割（cv2.threshold）或边缘检测（cv2.Canny）提取车辆轮廓 （20分） # 2. 车辆定位‌ （40分） # 用cv2.findContours找到所有轮廓 （20分） # 根据面积（例如过滤掉面积<2000像素的噪点）和长宽比（近似1:1到1:3）筛选车辆轮廓 # 在原图上用cv2.rectangle绘制红色方框 （20分） # 3. 车辆计数 （20分） # 用cv2.putText在图片左上角显示车辆总数。（20分）

cv2.putText(original_img, f"Vehicle Count: {vehicle_count}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) # 显示处理后的图像 cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Edged Image",...

import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 参数配置（根据实际情况调整） BLUR_KERNEL_SIZE = (5, 5) # 高斯模糊核大小 MIN_AREA = 50 # 最小坑洞面积阈值 MAX_AREA = 1000 # 最大坑洞面积阈值 FONT_SCALE = 0.7 # 标注字体大小 FONT_COLOR = (255, 0, 0) # 标注颜色 (BGR格式) CONTOUR_COLOR = (0, 255, 0) # 轮廓颜色 (BGR格式) # 读取TIFF图像 image_path = "input.tif" image_pil = Image.open(image_path) image_np = np.array(image_pil) # 转换为灰度图像 if len(image_np.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGB2GRAY) else: gray = image_np.copy() # 图像预处理 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, BLUR_KERNEL_SIZE, 0) # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold( blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2 ) # 形态学操作（去除小噪点） kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) cleaned = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(cleaned, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 过滤轮廓 filtered_contours = [] for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if MIN_AREA < area < MAX_AREA: filtered_contours.append(cnt) # 创建标注图像 output_image = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) if len(image_np.shape) == 2 else image_np.copy() # 绘制轮廓和标注 for i, cnt in enumerate(filtered_contours): # 计算最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) center = (int(x), int(y)) # center是元组，例如 (100, 200) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(output_image, center, int(radius), CONTOUR_COLOR, 2) # 修正坐标：分别对x和y坐标减10（原错误是直接操作元组） text_position = (center[0] - 10, center[1] - 10) # 添加数字标注 cv2.putText(output_image, str(i + 1), text_position, # 使用修正后的坐标 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, FONT_SCALE, FONT_COLOR, 2) # 保存结果 output_image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(output_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) output_image_pil.save('output.tif') # 显示结果 print(f"检测到的小坑数量: {len(filtered_contours)}") 它把一些不是坑的、条型的 也识别成了小坑 怎么修改

根据用户提供的引用内容，cv2.findContours需要二值化图像，其中目标物体为白色，背景为黑色。用户的问题可能出在预处理阶段，可能没有有效地区分条形物和坑洞的形状特征。首先应该考虑形态学操作，比如腐蚀和膨胀，...

import cv2 import numpy as np import torch import argparse from pathlib import Path from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression def detect_crosswalk(image): """检测斑马线区域并返回中心线x坐标""" hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_white = np.array([0, 0, 200]) upper_white = np.array([180, 30, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white) kernel = np.ones((10, 10), np.uint8) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) cnts = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1] max_area = 0 crosswalk_rect = None for cnt in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = w / h area = w * h if aspect_ratio > 2 and area > 5000: if area > max_area: max_area = area crosswalk_rect = (x, y, w, h) # 存储完整坐标信息 # 修正后的返回逻辑 if crosswalk_rect: x, _, w, _ = crosswalk_rect # 从存储的元组中解包 return x + w // 2 else: return image.shape[1] // 2 def process_frame(frame, model, device): """处理单帧的核心逻辑""" # YOLOv5检测 img_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_tensor = torch.from_numpy(img_rgb).permute(2, 0, 1).float().div(255) img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): pred = model(img_tensor)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) # 斑马线检测 center_x = detect_crosswalk(frame) cv2.line(frame, (center_x, 0), (center_x, frame.shape[0]), (0, 255, 255), 2) # 处理检测结果 if pred and pred[0] is not None: for det in pred[0]: x1, y1, x2, y2, conf, cls = det.cpu().numpy() if int(cls) not in [0, 2, 5, 7]: continue x1, y1, x2, y2 = map(int, [x1, y1, x2, y2]) obj_center = (x1 + x2) // 2 position = "左侧" if obj_center < center_x else "右侧" color = (0, 255, 0) if position == "左侧" else (0, 0, 255) cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2) cv2.putText(frame, f'{position}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, color, 2) return frame def main(input_path='test.jpg'): # 设备初始化 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载模型 model_path = Path('yolov5s.pt') if not model_path.exists(): raise FileNotFoundError(f"Model file {model_path} not found") model = attempt_load(model_path).to(device) # 视频处理模式 if input_path.isdigit() or Path(input_path).suffix in ['.mp4', '.avi']: cap = cv2.VideoCapture(int(input_path) if input_path.isdigit() else input_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break processed = process_frame(frame, model, device) cv2.imshow('Detection', processed) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # 图片处理模式 else: frame = cv2.imread(input_path) if frame is None: raise ValueError(f"Cannot read image from {input_path}") processed = process_frame(frame, model, device) cv2.imshow('Result', processed) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--input', type=str, default='test.jpg', help='输入路径 (图片/视频/摄像头ID)') args = parser.parse_args() main(args.input) 以上是我写的一段代码，请你分析这段代码有什么作用并进行改进

return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV), mean_val 2. **形态学处理优化** - 原方案：固定10×10核 - 改进：根据图像尺寸动态计算 python h, w = image.shape[:2] kernel_size = int(min(h, w)...

import cv2 import numpy as np import openpyxl from openpyxl.utils import get_column_letter def process_image(image, wb, sheet, frame_count, scale_percent=0.35): try: # 图像预处理 height, width = image.shape[:2] new_width = int(width * scale_percent) new_height = int(height * scale_percent) resized = cv2.resize(image, (new_width, new_height), cv2.INTER_AREA) # HSV颜色空间转换 hsv = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 改进的红色检测范围 lower_red1 = np.array([0, 100, 75]) # 提高饱和度下限 upper_red1 = np.array([8, 255, 255]) lower_red2 = np.array([135, 120, 75]) # 缩小第二个范围 upper_red2 = np.array([160, 255, 255]) # 创建优化掩膜 mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red1, upper_red1) mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red2, upper_red2) mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2) # 改进的形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) # 轮廓检测优化 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if contours: # 筛选有效轮廓（面积>100） valid_contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > 100] if not valid_contours: return max_contour = max(valid_contours, key=cv2.contourArea) # 精确质心计算 M = cv2.moments(max_contour) if M["m00"] != 0: center_x = int(M["m10"] / M["m00"]) center_y = int(M["m01"] / M["m00"]) else: x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour) center_x = x + w // 2 center_y = y + h // 2 # 亚像素级优化 gray_mask = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.01) corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_mask, 1, 0.01, 10) if corners is not None: corners = cv2.cornerSubPix(gray_mask, corners, (3, 3), (-1, -1), criteria) center_x, center_y = int(corners[0][0][0]), int(corners[0][0][1]) # 数据记录 sheet.cell(row=frame_count + 2, column=1).value = frame_count sheet.cell(row=frame_count + 2, column=2).value = center_x sheet.cell(row=frame_count + 2, column=3).value = center_y # 可视化增强 cv2.drawContours(resized, [max_contour], -1, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(resized, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1) cv2.putText(resized, f"({center_x}, {center_y})", (center_x + 10, center_y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1) cv2.imshow('Precision Tracking', resized) cv2.waitKey(1) except Exception as e: print(f"Frame {frame_count} error: {str(e)}") def process_video(video_path, scale_percent=0.35): cap = cv2.VideoCapture(video_path) frame_count = 0 # 创建Excel文件并优化列宽 wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active sheet.title = "Precision Tracking" headers = ["Frame", "Center X", "Center Y"] for col, header in enumerate(headers, 1): sheet.cell(row=1, column=col).value = header sheet.column_dimensions[get_column_letter(col)].width = 15 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break process_image(frame, wb, sheet, frame_count, scale_percent) frame_count += 1 if frame_count % 50 == 0: print(f"Processed {frame_count} frames") # 保存优化 wb.save("precision_coordinates.xlsx") cap.release() cv2.destroyAllWindows() print(f"Total processed frames: {frame_count}") # 使用示例 if __name__ == "__main__": video_path = "1-4.mp4" process_video(video_path)请完善该代码，使其捕捉的是红色区域点的坐标

cv2.putText(resized, f"({original_x}, {original_y})", (center_x+10, center_y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,0,0), 1) cv2.imshow('Tracking', resized) cv2.waitKey(1) except Exception...

import cv2 import numpy as np import torch import time import os from utils.general import non_max_suppression, scale_boxes if __name__ == "__main__": device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 检测是否有gpu，有则使用gpu weights = 'xw_xk_2_21.pt' w = str(weights) # 将权重地址转换为字符串 model = torch.load(w, map_location=device)['model'].float().fuse().eval() # 加载模型，float()转换为float32，fuse()融合模型加速推理，eval()评估模式 video_path = '20250319-110523.mp4' # 输入视频路径 output_video_path = '/root/autodl-tmp/xw_xk_2_20/videos/output/output_processed.mp4' # 输出视频路径 # 确保输出目录存在 output_dir = os.path.dirname(output_video_path) if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(f"Error opening video file {video_path}") exit(-1) # 获取视频属性 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 创建 VideoWriter 对象 out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (width, height)) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break img0 = frame.copy() start = time.time() ############################### 动态调整图片大小 ############################################## height, width = img0.shape[:2] # 比较宽和高大小，将最大的设为640 if height > width: target = 640 scale = target / height # 计算缩放后的尺寸，高度向下取整至32的倍数 new_width = int(width * scale / 32) * 32 new_height = target else: target = 640 scale = target / width # 计算缩放后的尺寸，高度向下取整至32的倍数 new_height = int(height * scale / 32) * 32 new_width = target # 缩放图像 img = cv2.resize(img0, (new_width, new_height)) ############################################################################################ img = img / 255. # 归一化至 [0,1] img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1)) # HWC 转 CHW img = np.expand_dims(img, axis=0) # 扩展维度至 [1,3,new_height,new_width] img = torch.from_numpy(img.copy()) # numpy 转 tensor img = img.to(torch.float32) # float64 转换 float32 img = img.to(device) # cpu 转 gpu pred = model(img) pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, None, False, max_det=1000) # 非极大值抑制, 去除重复框 first_box_drawn = False n = 0 for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_boxes(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round() # 将预测框缩放至原图尺寸 end = time.time() print("ms ", (end - start) * 1000) for *xyxy, conf, cls in reversed(det): x1, y1, x2, y2 = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]) if not first_box_drawn: # 涂黑第一个检测到的目标 cv2.rectangle(img0, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), -1) # 涂黑 first_box_drawn = True else: # 绘制其他检测框和标签 cv2.rectangle(img0, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(img0, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) print(x1, y1, x2, y2, float(conf), int(cls)) n += 1 # 写入处理后的帧 out.write(img0) cap.release() out.release() print(f"Processed video saved to {output_video_path}") 帮我看一下代码逻辑

cap = cv2.VideoCapture(video_path) # 输入视频 out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (width, height)) # 输出视频 - 创建视频读写对象 - 保持输入/输出视频的FPS和分辨率一致 3. **核心...
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基于dlib库人脸表面特征的疲劳检测python源码+GUI界面+使用说明(毕设源码).zip

【资源说明】 1、该项目是个人毕设项目源码，评审分达到95分，都经过严格调试，确保可以运行！...第十五步：进行画图操作，同时使用cv2.putText将眨眼次数进行显示 第十六步：统计总眨眼次数大于50次屏幕显示睡着。

CONF_THRESH = 0.5 IOU_THRESHOLD = 0.4 POSE_NUM = 17 * 3 DET_NUM = 6 SEG_NUM = 32 OBB_NUM = 1 def get_img_path_batches(batch_size, img_dir): ret = [] batch = [] for root, dirs, files in os.walk(img_dir): for name in files: if len(batch) == batch_size: ret.append(batch) batch = [] batch.append(os.path.join(root, name)) if len(batch) > 0: ret.append(batch) return ret def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None): """ description: Plots one bounding box on image img, this function comes from YoLov8 project. param: x: a box likes [x1,y1,x2,y2] img: a opencv image object color: color to draw rectangle, such as (0,255,0) label: str line_thickness: int return: no return """ tl = ( line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1 ) # line/font thickness color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)] c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3])) cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA) if label: tf = max(tl - 1, 1) # font thickness t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0] c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3 cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA) # filled cv2.putText( img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA, ) class YoLov8TRT(object): """ description: A YOLOv8 class that warps TensorRT ops, preprocess and postprocess ops. """ def __init__(self, engine_file_path): # Create a Context on this device, self.ctx = cuda.Device(0).make_context() stream = cuda.Stream() TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO) runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER) # Deserialize the engine from file with open(engine_file_path, "rb") as f: engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) context = engine.create_execution_context() host_inputs = [] cuda_inputs = [] host_outputs = [] cuda_outputs = [] bindings = [] for binding in engine: print('bingding:', binding, engine.get_binding_shape(binding)) size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # Allocate host and device buffers host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) cuda_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes) # Append the device buffer to device bindings. bindings.append(int(cuda_mem)) # Append to the appropriate list. if engine.binding_is_input(binding): self.input_w = engine.get_binding_shape(binding)[-1] self.input_h = engine.get_binding_shape(binding)[-2] host_inputs.append(host_mem) cuda_inputs.append(cuda_mem) else: host_outputs.append(host_mem) cuda_outputs.append(cuda_mem) # Store self.stream = stream self.context = context self.engine = engine self.host_inputs = host_inputs self.cuda_inputs = cuda_inputs self.host_outputs = host_outputs self.cuda_outputs = cuda_outputs self.bindings = bindings self.batch_size = engine.max_batch_size self.det_output_length = host_outputs[0].shape[0] def infer(self, raw_image_generator): threading.Thread.__init__(self) # Make self the active context, pushing it on top of the context stack. self.ctx.push() # Restore stream = self.stream context = self.context host_inputs = self.host_inputs cuda_inputs = self.cuda_inputs host_outputs = self.host_outputs cuda_outputs = self.cuda_outputs bindings = self.bindings # Do image preprocess batch_image_raw = [] batch_origin_h = [] batch_origin_w = [] batch_input_image = np.empty(shape=[self.batch_size, 3, self.input_h, self.input_w]) for i, image_raw in enumerate(raw_image_generator): input_image, image_raw, origin_h, origin_w = self.preprocess_image(image_raw) batch_image_raw.append(image_raw) batch_origin_h.append(origin_h) batch_origin_w.append(origin_w) np.copyto(batch_input_image[i], input_image) batch_input_image = np.ascontiguousarray(batch_input_image) # Copy input image to host buffer np.copyto(host_inputs[0], batch_input_image.ravel()) start = time.time() # Transfer input data to the GPU. cuda.memcpy_htod_async(cuda_inputs[0], host_inputs[0], stream) # Run inference. context.execute_async(batch_size=self.batch_size, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) # Transfer predictions back from the GPU. cuda.memcpy_dtoh_async(host_outputs[0], cuda_outputs[0], stream) # Synchronize the stream stream.synchronize() end = time.time() # Remove any context from the top of the context stack, deactivating it. self.ctx.pop() # Here we use the first row of output in that batch_size = 1 output = host_outputs[0] # Do postprocess for i in range(self.batch_size): result_boxes, result_scores, result_classid = self.post_process( output[i * self.det_output_length: (i + 1) * self.det_output_length], batch_origin_h[i], batch_origin_w[i] ) # Draw rectangles and labels on the original image for j in range(len(result_boxes)): box = result_boxes[j] plot_one_box( box, batch_image_raw[i], label="{}:{:.2f}".format( categories[int(result_classid[j])], result_scores[j] ), ) return batch_image_raw, end - start def destroy(self): # Remove any context from the top of the context stack, deactivating it. self.ctx.pop() def get_raw_image(self, image_path_batch): """ description: Read an image from image path """ for img_path in image_path_batch: yield cv2.imread(img_path) def get_raw_image_zeros(self, image_path_batch=None): """ description: Ready data for warmup """ for _ in range(self.batch_size): yield np.zeros([self.input_h, self.input_w, 3], dtype=np.uint8) def preprocess_image(self, raw_bgr_image): """ description: Convert BGR image to RGB, resize and pad it to target size, normalize to [0,1], transform to NCHW format. param: input_image_path: str, image path return: image: the processed image image_raw: the original image h: original height w: original width """

- 或者，使用单次多类别NMS（如cv2.dnn.NMSBoxes支持多类别）。 然而，由于我们使用的是自己的后处理，我们可以采用以下方法： 1. 先创建一个空列表，用于存放所有保留的框。 2. 遍历每个类别： - 取出当前...

import cv2 import numpy as np import os def process_image(img_path): """处理单张图片并返回最长边和最短边的像素长度""" img = cv2.imread(img_path) if img is None: print(f'错误: 无法读取图片 {img_path}') return None, None # 图像处理流程 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_filtering = cv2.medianBlur(img_gray, 3) _, img_threshold = cv2.threshold(img_filtering, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel) closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) edge_img = cv2.Canny(closing, 32, 128, True) contours, _ = cv2.findContours(edge_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if not contours: print(f'警告: 未检测到轮廓 {img_path}') return None, None # 选择面积最大的轮廓 cnt = max(contours, key=cv2.contourArea) rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) # 计算四条边长度并找出最长和最短边 edges = [ np.linalg.norm(box[0] - box[1]), np.linalg.norm(box[1] - box[2]), np.linalg.norm(box[2] - box[3]), np.linalg.norm(box[3] - box[0]) ] return max(edges), min(edges) def batch_process_images(input_folder, output_txt, pixel_scale=1.0): """ 批量处理文件夹中的所有图片并保存结果 :param input_folder: 图片文件夹路径 :param output_txt: 输出文件路径 :param pixel_scale: 像素比例系数（将像素长度转换为实际长度） """ valid_extensions = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.tiff') results = [] for filename in os.listdir(input_folder): if filename.lower().endswith(valid_extensions): img_path = os.path.join(input_folder, filename) longest_px, shortest_px = process_image(img_path) if longest_px is not None and shortest_px is not None: # 应用像素比例系数 longest_actual = longest_px * pixel_scale shortest_actual = shortest_px * pixel_scale results.append((filename, longest_px, shortest_px, longest_actual, shortest_actual)) print(f"已处理: {filename} | 最长边(px): {longest_px:.2f} | 最短边(px): {shortest_px:.2f}") print(f"已处理: {filename} | 最长边: {longest_actual:.2f} | 最短边(px): {shortest_actual:.2f}") # 保存结果到文本文件 with open(output_txt, 'w') as f: f.write("图片名称\t原始最长边(像素)\t原始最短边(像素)\t转换后最长边\t转换后最短边\n") for filename, longest_px, shortest_px, longest_actual, shortest_actual in results: f.write(f"{filename}\t{longest_px:.2f}\t{shortest_px:.2f}\t{longest_actual:.4f}\t{shortest_actual:.4f}\n") print(f"\n处理完成! 共处理 {len(results)} 张图片") print(f"像素比例系数: {pixel_scale}") print(f"结果已保存至: {output_txt}") # 使用示例 if __name__ == "__main__": input_folder = "E:/CCD/TG" # 图片文件夹路径 output_txt = "E:/CCD/TG/converted_results.txt" # 输出文件路径 # 设置像素比例系数（例如：0.1表示1像素=3.94微米） pixel_scale = 3.94 # 根据实际情况调整此值 batch_process_images(input_folder, output_txt, pixel_scale) 根据以上代码，不需要再保存最长边与最短边的结果，而是编写一个后续代码，使得可以利用转换像素后的实际最长边与最短边，以最长边为高，最短边为底面直径，按照圆柱体体积计算公式计算对应的体积，再根据给定的密度1，计算相对应的重量，在根据给定的体积计算生物量。最终生成一个运行脚本

cv2.putText(image, f"Vol: {volume_cm3:.2f}cm³", (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) cv2.putText(image, f"Weight: {weight:.2f}g", (10, 120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, ...

基于python和opencv，将视频转换成图像，并将显示出的图像缩小为四分之一，基于颜色（红白相间）和形状识别并且定位图像中钢桶，在图像上打印一个钢桶数量的实时监测，当某一个帧图像中定位的钢桶数量大于2时，发出警报

cv2.putText(frame, 'Count: {}'.format(count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) # 如果钢桶数量大于2，发出警报 if count > 2: print('Warning: too many barrels!') # 显示图像 cv...

python通过计算机视觉识别驾驶员眼部特征实现判断驾驶员是否疲劳，写出代码

以下是通过OpenCV和dlib库进行人脸和眼部关键点检测，以及判断驾驶员是否疲劳的Python代码示例： python import cv2 import dlib ...最后，将眼睛长宽比和检测到的总帧数绘制在视频流上，并显示出来。

PERCLOS python代码

这段代码使用dlib库检测人脸和眼睛，计算左右眼的EAR（眼睛长宽比），然后计算PERCLOS并将其显示在视频流中。请注意，这段代码需要下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件并将其放入与代码相同的目录中。

python 手势识别程序示例

cv2.putText(frame, "Hand detected", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("Gesture Recognition", frame) # 按下q键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ...

opencv和python竹签计数

cv2.putText(image, f"Count: {stick_count}", (10,30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,0,255), 2) cv2.imshow("Result", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return stick_count # 调用函数 ...

python的形状识别的代码

cv2.putText(image, shape, (x,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,255), 2) cv2.imshow('Shape Detection', image) cv2.waitKey(0) #### 实现原理 1. **图像预处理**：通过灰度转换、高斯模糊和...

python使用opencv测量物品尺寸

cv2.putText(image, f'Height: {height:.2f}', (box[2][0], box[2][1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2) 5. 显示结果图像： python cv2.imshow('Measured Image', image) cv2.waitKey(0)...

若我要设计一款基于机器视觉的分拣系统，在用机器视觉opencv-python识别出要分拣的工业废线的颜色类别和位置坐标(平行气爪的夹取位置，可以取废线的几何中心)，然后将颜色识别结果与该位置坐标显示在opencv-python显示图框中。在opencv-python中的代码应该如何实现？实现的步骤流程是怎样的？有哪些图像处理的方法及步骤？

好的，用户想设计一个基于机器视觉的分拣系统，使用OpenCV-Python来识别工业废线的颜色类别和位置坐标，然后把结果和坐标显示在图像上。我需要一步步思考如何实现这个需求。 首先，用户的需求明确，需要识别颜色和...

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cv2.putText(frame, "Focus time: {:.2f}s".format(focus_time), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, "Focus ratio: {:.2f}".format(focus_ratio), (10, 60), cv2.FONT...

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银河麒麟系统打开屏保

<think>嗯，用户的问题是关于银河麒麟操作系统如何开启屏幕保护程序。这个问题其实挺实用的，毕竟长时间盯着电脑屏幕容易造成视觉疲劳，屏幕保护能起到一定的保护作用。 从用户提供的引用内容来看，引用[2]提到了银河麒麟系统的常见问题处理，包括重启输入法和双屏配置问题，虽然不直接相关，但说明用户对系统设置有一定了解。引用[3]是关于安装cmake的，可能用户之前尝试过其他系统配置操作。 用户可能是在办公环境中使用银河麒麟系统，需要保护视力。考虑到银河麒麟是基于Linux开发的国产操作系统，它的屏幕保护设置应该和主流Linux发行版类似，但可能有自己的特色功能。 我回忆了一下Linux系统的屏