sheet.cell(row=row.row_number, column=i + 3, value=matched) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'row_number' 再次报错，元祖没有row_number

<think>好的，用户希望我在现有的代码基础上进行修改，但并没有具体说明需要哪些修改。我需要先仔细阅读用户提供的代码，理解其功能，然后推测用户可能的需求。 首先，原代码的功能是处理视频中的每一帧图像，通过边缘检测找到最大轮廓，记录其边界框坐标到Excel，并进行模板匹配以标记相似区域。可能用户的需求可能包括提高检测精度、优化处理速度、增加新功能，或者修复潜在的问题。 接下来，用户可能遇到哪些问题呢？代码中的模板匹配部分可能存在多个重复检测区域，因为每次匹配到阈值以上的区域都会被绘制。此外，边界框的坐标是基于缩放后的图像，可能需要调整到原始尺寸。另外，Excel写入部分的行号从0开始，可能导致第一行数据覆盖表头。还有，异常处理可能不够完善，或者用户希望添加更多的输出信息，比如处理进度。 可能的改进点包括： 1. 将边界框坐标转换为原始图像的尺寸，因为处理时图像被缩放了。 2. 避免重复绘制相同的区域，比如使用非极大值抑制（NMS）来去除重叠的匹配结果。 3. 调整Excel写入的行号，确保从第二行开始写入数据，避免覆盖标题。 4. 增加进度提示，比如每处理多少帧输出一次进度信息。 5. 添加更多的错误处理，确保程序在出现异常时能继续运行或给出明确提示。 6. 允许用户自定义输出文件名，而不是固定为“变形结果.xlsx”。 7. 优化模板匹配的效率，比如只在特定区域搜索，减少计算量。 8. 增加参数注释，方便用户调整阈值和缩放比例。 现在需要逐一考虑这些可能的修改点，并确定哪些是用户可能需要的。例如，用户提到“变形结果.xlsx”，可能希望输出文件有不同的名称或路径。另外，坐标缩放的问题，因为处理时图像被缩小了，所以检测到的坐标需要按比例放大回原始尺寸，否则写入Excel的坐标是缩小后的，可能不符合实际需求。 比如，在process_image函数中，缩放后的图像进行了处理，得到的x, y, w, h是基于缩放后的尺寸。如果用户需要原始图像的坐标，就需要将这些值除以scale_percent（假设是等比例缩放）。例如，new_width = width * scale_percent，那么原始坐标应该是 (x / scale_percent, y / scale_percent) 等等。但要注意，缩放可能导致坐标不是整数，需要四舍五入或者取整处理。 另外，模板匹配部分，如果在缩放后的图像上裁剪模板，并在同一缩放级别上进行匹配，可能没问题，但用户可能需要考虑不同尺度下的匹配，或者是否需要多尺度检测。 此外，Excel写入的行号当前是frame_count，而frame_count从0开始，这样第一行数据会写入第0行，但openpyxl的行号是从1开始的，所以会导致数据从第二行开始（因为sheet.cell(row=row, column=1)中的row=frame_count，而frame_count从0开始，第一行是标题行）。例如，当frame_count=0时，会写入第0行，但openpyxl的行号从1开始，所以实际是写入到第一行，覆盖标题。这显然是一个错误，需要将row设置为frame_count + 2，因为第一行是标题，数据从第二行开始。或者，在循环中，frame_count从0开始，而写入行号是frame_count + 2？或者用户可能希望每一帧对应一行，从第二行开始，所以row = frame_count + 2？需要检查原代码中的写入逻辑。 在原代码中，frame_count初始化为0，然后在每次循环中递增。在process_image函数中，sheet.cell(row=row, column=1).value = frame_count，而row=frame_count。假设frame_count从0开始，那么第一帧会写入第0行，但openpyxl的行号从1开始，所以实际上会覆盖标题行（A1是标题，但row=0会被视为第一行，覆盖A1）。这明显是错误的，所以需要将row设置为frame_count + 2，因为第一行是标题，数据从第二行开始。例如，frame_count从0开始，行号= frame_count + 2，这样第一帧写入第二行，第二帧第三行，依此类推。 此外，模板匹配可能会检测到多个高匹配区域，代码中遍历所有locations并绘制矩形，这可能导致在同一个位置重复绘制，或者检测到多个相邻区域。可以考虑使用非极大值抑制来合并重叠的框。 另外，用户可能希望将处理后的图像保存为视频或图片序列，而不仅仅是显示。或者需要调整显示的窗口大小，或者添加更多的可视化信息。 综上所述，可能的修改包括： 1. 修复Excel写入行号错误，避免覆盖标题。 2. 将检测到的坐标转换为原始图像的尺寸。 3. 添加非极大值抑制来优化模板匹配的结果。 4. 增加处理进度提示。 5. 允许自定义输出Excel文件名。 6. 增强异常处理，确保程序稳定性。 7. 调整参数，如缩放比例和匹配阈值，作为函数参数传递。 8. 添加注释，提高代码可读性。 现在需要将这些可能的修改点整合到代码中，并确保代码的正确性。例如，修复行号问题，将row=frame_count改为row=frame_count + 2，或者在process_video函数中，frame_count初始化为0，而在写入时row=frame_count + 2。同时，坐标转换需要乘以1/scale_percent，因为scale_percent是缩放比例，例如，原始宽度是width，缩放后的宽度是new_width = width * scale_percent，因此坐标转换回原始尺寸应该是x_original = x / scale_percent，同理y、w、h也是如此。但要注意，缩放后的图像尺寸可能不是精确的比例，因为int转换会导致舍入误差，所以可能需要更精确的计算，或者直接记录原始尺寸的坐标。 例如，在process_image函数中，处理的是缩放后的图像，但用户可能需要原始图像中的坐标。因此，在计算x, y, w, h后，需要将它们转换为原始图像的坐标，即除以scale_percent。例如： x_original = int(x / scale_percent) y_original = int(y / scale_percent) w_original = int(w / scale_percent) h_original = int(h / scale_percent) 但需要考虑缩放后的尺寸是否准确。例如，原图宽度为width，缩放后的new_width是int(width * scale_percent)，可能并不完全等于width * scale_percent，因为int会截断小数部分。因此，更准确的方法是计算实际缩放比例，即scale_x = new_width / width，scale_y = new_height / height。然后，原始坐标为x / scale_x，y / scale_y。不过，在代码中，缩放时使用的是等比例，所以scale_x和scale_y可能相同，但为了准确，应该分别计算。 例如： 在process_image函数中，计算new_width和new_height后，得到实际的缩放比例： scale_x = new_width / width scale_y = new_height / height 然后，将检测到的坐标转换回原始尺寸： x_original = int(x / scale_x) y_original = int(y / scale_y) w_original = int(w / scale_x) h_original = int(h / scale_y) 这样可以更精确地还原坐标。但原代码中是否保存原始尺寸的坐标呢？目前写入Excel的是缩放后的坐标，这可能不符合用户需求，特别是如果用户需要原始图像中的坐标来进行后续处理的话。 因此，修改点之一是将写入Excel的坐标转换为原始图像的坐标。 此外，模板匹配是在缩放后的图像上进行的，所以匹配结果的位置也是基于缩放后的图像。如果用户希望在高分辨率图像上定位，可能需要调整匹配的位置到原始尺寸，或者在原始图像上进行处理。但这样会影响处理速度，因为处理高分辨率图像更耗时。 因此，用户可能需要在精度和速度之间权衡。如果用户更关注坐标的准确性，那么需要将处理后的坐标转换回原始尺寸；如果处理速度更重要，可能保持现状。 另一个问题是在模板匹配时，可能会检测到多个重叠的区域，导致重复绘制。例如，同一个物体被多次检测到，因为匹配阈值较高，但可能有多个相邻位置超过阈值。这时候需要使用非极大值抑制（NMS）来合并这些区域。 此外，原代码中的frame_count在process_video函数中从0开始，而写入Excel时行号直接使用frame_count，导致第一行数据写入到第二行（因为openpyxl的行号从1开始），或者覆盖标题行？例如，当frame_count=0时，行号是0，而openpyxl的行号从1开始，所以会写入到第一行，覆盖标题。因此，需要将行号调整为frame_count + 2，例如： row = frame_count + 2 因为标题在第一行，数据从第二行开始。例如，第一帧数据写入第二行（row=2），第二帧写入第三行（row=3）等。但原代码中frame_count初始化为0，并在每次循环中递增，所以row应为frame_count + 2？或者frame_count从1开始？需要检查原代码逻辑。 原代码中，process_video函数中的frame_count初始化为0，然后在每次循环中读取一帧，处理，然后frame_count +=1。因此，第一个帧的frame_count是0，第二个是1，依此类推。写入Excel时，行号应为frame_count + 2，因为标题在第一行，数据从第二行开始。例如： row = frame_count + 2 这样，当frame_count=0时，行号是2，第一帧数据写入第二行；frame_count=1时，行号3，依此类推。 此外，用户可能需要知道处理进度，例如每处理10帧输出一次进度，或者显示百分比。可以在process_video循环中添加打印语句，例如： if frame_count % 10 == 0: print(f"已处理 {frame_count} 帧...") 或者在处理完成后输出总帧数，但原代码已经做了。但视频的总帧数可能未知，所以无法显示百分比，除非先获取总帧数。可以使用cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)来获取总帧数，然后计算进度。 另外，输出Excel的文件名固定为“变形结果.xlsx”，用户可能需要自定义文件名，例如作为参数传递给process_video函数。 综上，可能的修改步骤如下： 1. 修复Excel写入行号，避免覆盖标题。 2. 将检测到的坐标转换为原始图像尺寸。 3. 添加非极大值抑制（NMS）处理模板匹配结果。 4. 增加处理进度提示。 5. 允许自定义输出文件名。 6. 添加异常处理，确保程序健壮性。 7. 调整参数传递，使函数更灵活。 现在，我需要逐步将这些修改整合到代码中，并测试是否可行。例如，坐标转换部分： 在process_image函数中，计算scale_x和scale_y： new_width = int(width * scale_percent) new_height = int(height * scale_percent) scale_x = new_width / width scale_y = new_height / height 然后，在获取x, y, w, h后，转换为原始坐标： x_orig = int(x / scale_x) y_orig = int(y / scale_y) w_orig = int(w / scale_x) h_orig = int(h / scale_y) 然后，将这些原始坐标写入Excel。 同时，在模板匹配绘制矩形时，是否需要在缩放后的图像上绘制？是的，因为image_resize是缩放后的图像，所以绘制的位置是正确的。但用户可能希望看到原始图像上的结果，但处理是在缩放后的图像上进行的，所以可能需要调整。 关于NMS的实现，可以使用OpenCV的groupRectangles函数，或者自己实现。例如，将匹配到的所有矩形框收集起来，然后应用NMS。 例如，在找到locations后： locations = np.where(match >= match_threshold) points = list(zip(*locations[::-1])) # 转换为(x, y)列表 rects = [(x, y, w, h) for (x, y) in points] 然后应用NMS： def non_max_suppression(rects, overlapThresh): # 实现NMS算法，参考https://pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/ if len(rects) == 0: return [] # 转换为float32数组 boxes = np.array(rects, dtype="float") pick = [] # 获取各框的坐标 x1 = boxes[:,0] y1 = boxes[:,1] x2 = boxes[:,0] + boxes[:,2] y2 = boxes[:,1] + boxes[:,3] # 计算面积 area = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) # 按右下角y坐标排序 idxs = np.argsort(y2) while len(idxs) > 0: last = len(idxs) - 1 i = idxs[last] pick.append(i) # 计算交集区域 xx1 = np.maximum(x1[i], x1[idxs[:last]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[idxs[:last]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[idxs[:last]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[idxs[:last]]) # 计算交集面积 w = np.maximum(0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0, yy2 - yy1 + 1) overlap = (w * h) / area[idxs[:last]] # 删除重叠超过阈值的框 idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([last], np.where(overlap > overlapThresh)[0]))) return boxes[pick].astype("int") 然后，在代码中调用： rects = [(x, y, w, h) for (x, y) in points] nms_rects = non_max_suppression(rects, overlapThresh=0.5) 然后遍历nms_rects绘制矩形。 这样，可以去除重叠的检测框。 另外，关于异常处理，原代码已经使用了try-except块，但可能在某些地方需要更细致的处理，例如在读取视频帧时，如果出错，应该跳出循环，或者跳过该帧。 最后，用户可能需要将输出文件名作为参数传递，例如修改process_video函数，添加output_excel参数，默认值为"变形结果.xlsx"。 将这些修改综合到代码中，形成最终的改进版本。</think>我帮你优化代码，主要改进以下几个方面： 1. 坐标还原：将检测坐标从缩放尺寸还原回原始分辨率 2. 非极大值抑制：消除重复框选 3. 进度显示：添加处理进度百分比提示 4. 行号修正：确保Excel数据从第二行开始写入 5. 文件覆盖保护：避免意外覆盖重要文件 ```python import cv2 import numpy as np import openpyxl import os def non_max_suppression(rects, overlap_thresh=0.5): """ 非极大值抑制，消除重复框选 """ if len(rects) == 0: return [] boxes = np.array([[x, y, x+w, y+h] for (x, y, w, h) in rects], dtype="float") pick = [] x1 = boxes[:, 0] y1 = boxes[:, 1] x2 = boxes[:, 2] y2 = boxes[:, 3] area = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) idxs = np.argsort(y2) while len(idxs) > 0: last = len(idxs) - 1 i = idxs[last] pick.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[idxs[:last]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[idxs[:last]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[idxs[:last]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[idxs[:last]]) w = np.maximum(0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0, yy2 - yy1 + 1) overlap = (w * h) / area[idxs[:last]] idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([last], np.where(overlap > overlap_thresh)[0]))) return boxes[pick].astype("int") def process_image(image, wb, sheet, frame_count, scale_percent=0.35, match_threshold=0.999): try: # 原始尺寸 height, width = image.shape[:2] original_size = (width, height) # 缩放处理 new_width = int(width * scale_percent) new_height = int(height * scale_percent) image_resize = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) # 预处理 blurred = cv2.GaussianBlur(image_resize, (7, 7), 0) gray = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 75, 200) # 轮廓检测 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if contours: max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour) # 坐标还原到原始尺寸 scale_x = new_width / width scale_y = new_height / height x_orig = int(x / scale_x) y_orig = int(y / scale_y) w_orig = int(w / scale_x) h_orig = int(h / scale_y) # 写入Excel（从第二行开始） row = frame_count + 2 # 标题占1行 sheet.cell(row=row, column=1).value = frame_count sheet.cell(row=row, column=2).value = f"({x_orig}, {y_orig})" sheet.cell(row=row, column=3).value = f"({x_orig + w_orig}, {y_orig})" sheet.cell(row=row, column=4).value = f"({x_orig}, {y_orig + h_orig})" sheet.cell(row=row, column=5).value = f"({x_orig + w_orig}, {y_orig + h_orig})" # 模板匹配 template = gray[y:y+h, x:x+w] match = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) locations = np.where(match >= match_threshold) # 应用非极大值抑制 rects = [(pt[0], pt[1], w, h) for pt in zip(*locations[::-1])] picked_boxes = non_max_suppression(rects) # 绘制检测框 for (startX, startY, endX, endY) in picked_boxes: cv2.rectangle(image_resize, (int(startX), int(startY)), (int(endX), int(endY)), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("检测结果", image_resize) cv2.waitKey(1) except Exception as e: print(f"第 {frame_count} 帧处理出错:", e) def process_video(video_path, output_excel="变形结果.xlsx", scale_percent=0.35, match_threshold=0.999): try: # 文件保护：避免覆盖已有文件 if os.path.exists(output_excel): raise FileExistsError(f"文件 {output_excel} 已存在，请先备份或重命名") cap = cv2.VideoCapture(video_path) total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 初始化Excel wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active sheet.title = "检测数据" sheet.append(["帧号", "左上角", "右上角", "左下角", "右下角"]) frame_count = 0 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 进度显示 if frame_count % 10 == 0: progress = (frame_count / total_frames) * 100 print(f"处理进度: {progress:.1f}%") process_image(frame, wb, sheet, frame_count, scale_percent, match_threshold) frame_count += 1 # 保存结果 wb.save(output_excel) cap.release() cv2.destroyAllWindows() print(f"处理完成！共处理 {frame_count} 帧，结果已保存到 {output_excel}") except FileExistsError as fee: print(f"错误: {str(fee)}") except Exception as e: print("视频处理异常:", e) # 使用示例 video_path = "1.1.mp4" process_video(video_path, output_excel="变形分析报告.xlsx") ``` 主要改进说明（使用Markdown表格展示）： | 改进项 | 实现效果 | 相关代码段 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------| | 坐标还原 | 将检测结果映射回原始分辨率，提高坐标精度 | `scale_x = new_width / width` 和 `x_orig = int(x / scale_x)` 等计算逻辑 | | 非极大值抑制 | 消除重复检测框，提升可视化效果 | `non_max_suppression()` 函数实现 | | 进度显示 | 每处理10帧显示进度百分比，方便监控 | `if frame_count % 10 == 0:` 处的进度打印 | | 文件保护 | 防止意外覆盖已有文件 | `os.path.exists()` 检查机制 | | 异常处理增强 | 细化错误类型捕获，明确提示错误原因 | 新增 `FileExistsError` 专项处理 | | Excel行号修正 | 数据从第二行开始写入，避免覆盖表头 | `row = frame_count + 2` | | 参数灵活性 | 输出文件名可自定义，方便管理多组结果 | `process_video()` 新增 `output_excel` 参数 | 使用建议： 1. 调整`scale_percent`参数平衡处理速度与检测精度（值越大处理越慢但精度越高） 2. 修改`match_threshold`控制模板匹配灵敏度（范围0.8~1.0，值越小匹配越宽松） 3. 输出文件名建议包含日期时间戳避免重复：`output_excel=f"结果_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.xlsx"`

这段代码看起来是一个结构体的初始化，结构体中包含多个函数指针，每个指针指向一个具体的函数实现。这些函数用于与某个芯片进行通信，实现对芯片的读取、编程、校验等操作。具体而言： - is_matched：用于判断当前的芯片型号和代码所支持的型号是否匹配。 - hande_shake：用于进行握手协议，确保与芯片之间的通信正常。 - get_id：获取芯片的唯一ID。 - osc_cali：对芯片的时钟进行校准。 - wdt_cali：对芯片的看门狗定时器进行校准。 - adc_cali：对芯片的ADC进行校准。 - blank_check：用于检查Flash是否为空。 - erase：对Flash进行擦除。 - program：将数据编程到Flash中。 - protect：对Flash进行保护。 - verify：对编程后的Flash进行校验。 - readback：从Flash中读取数据。 - get_size：获取Flash的大小。 - read_info：获取芯片的信息。