当我在ipython(MacOS/python2.7.13)上运行这段代码时cv2.startWindowThread()cv2.imshow('img',img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()内核崩溃。当图像出现时，我唯一可以按下的按钮是minimise(中间那个按钮，当我按下任意键时，纺车就会出现，我唯一能做的就是强行退出。附言我已经通过home-brew下载了最新的python版本。 最佳答案 你只是想看图片吗？我不确定你想用startWindowThread做什么，但如果你想以最简单

如果正方形在图像中有连接区域，我该如何检测它们。我已经测试了提到的方法OpenCVC++/Obj-C:Advancedsquaredetection效果不佳。有什么好主意吗？importcv2importnumpyasnpdefangle_cos(p0,p1,p2):d1,d2=(p0-p1).astype('float'),(p2-p1).astype('float')returnabs(np.dot(d1,d2)/np.sqrt(np.dot(d1,d1)*np.dot(d2,d2)))deffind_squares(img):squares=[]gray=cv2.cvtColor

1.知识点学习cv.polylines函数的使用；学习cv.fillPoly函数的使用。2.绘制折线或多边形cv.polylines函数说明2.1函数使用cv.polylines(img,pts,isClosed,color[,thickness[,lineType[,shift]]])→img2.2参数说明参数说明img表示要在其上绘制矩形的图像的img对象。pts表示一个或多个点集。isClosed表示标志，决定所绘制的多边形是否闭合。若为True，则画若干个闭合多边形；若为False，则画一条连接所有点的折线。color表示颜色。thickness表示线宽，注意：必须大于0。lineTy

我正在尝试使用python中的opencv，我认为加载图像是一个不错的起点。我已经在我的系统上构建了opencv，并且在与我的项目相关的目录tpl/opencv中有python绑定(bind)和opencvdll。下面是一些演示问题的代码:fromtpl.opencvimportcv2fromtpl.opencv.cv2importcvfromPILimportImagepil_img=Image.open('C:/test_file.jpg')#Readatempfile,theinputisactuallyacomputedimagechiptmpname='C:/tmp.png'

当使用Python时，openCV函数cv.HaarDetectObjects()返回找到的对象以及检测分数。如果我改为使用opencv2函数，cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()我得到了检测到的对象，但没有得分。这使得很难获得良好的检测“置信度”度量。有没有办法使用CV2以某种方式获得它？ 最佳答案 根据documentationcv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image,rejectLevels,levelWeights[,scaleFac

我正在通过JupyterNotebooks运行OpenCV，每当我尝试运行cv2.imshow()时，内核都会崩溃，没有错误消息或有用的提示-只是一个普通的TheKernelappearstohavedied.Itwillrestartautomatically.这是我正在运行的代码...importcv2input=cv2.imread('images/input.jpg')cv2.imshow('HelloWorld',input)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()当我运行以下代码时，代码有效(尽管有所不同)...%matplotlibinl

尝试使用cv.Circle在图像上绘制圆时，我意识到在PythonOpenCV中没有用于创建cvPoint的cv.Point函数。我使用的是最新稳定版的Debian，我使用Synaptic安装了所有PythonOpenCV包。如何创建与cv.Circle函数一起使用的cvPoint？ 最佳答案 使用元组。这是实心绿色圆圈的示例:cv2.circle(img,(x1,y1),3,(0,255,0),-1) 关于python-最新稳定的Debian上的PythonOpenCV中没有cv.Po

我想在大于某个阈值的区域的每个闭合轮廓周围绘制一个边界框，而不仅仅是最大的轮廓。我该怎么做呢？到目前为止，这是我尝试过的:contours,_=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)forcincontours:rect=cv2.boundingRect(c)ifrect[2] 最佳答案 请记住，您的缩进级别在Python中很重要。还值得注意的是，您的代码不一定要在最大轮廓周围绘制一个框，它会在contours的最后一个元素周围绘制一个框。幸运的是

我正在尝试实现找到的算法here在带有OpenCV的Python中。我正在尝试实现算法的一部分，根据它们具有的内部边界的数量删除不相关的边缘边界。如果当前边边界恰好有一个或两个内边边界，则可以忽略内边界如果当前边边界有两个以上的内边边界，可以忽略我无法确定从图像中提取的轮廓的树结构。我当前的来源:importcv2#Loadtheimageimg=cv2.imread('test.png')cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT,img,(255,255,255))#Splitouteachchannelblue=c