商务网站建设实训过程,招聘网站怎么投自己做的简历,网站如何申请域名,多店铺商城系统import cv2 as cv
import os
import numpy as np# 遍历文件夹函数
def getFileList(dir, Filelist, extNone):获取文件夹及其子文件夹中文件列表输入 dir#xff1a;文件夹根目录输入 ext: 扩展名返回#xff1a; 文件路径列表newDir d…
import cv2 as cv
import os
import numpy as np# 遍历文件夹函数
def getFileList(dir, Filelist, extNone):获取文件夹及其子文件夹中文件列表输入 dir文件夹根目录输入 ext: 扩展名返回 文件路径列表newDir dirif os.path.isfile(dir):if ext is None:Filelist.append(dir)else:if ext in dir[-3:]:Filelist.append(dir)elif os.path.isdir(dir):for s in os.listdir(dir):newDir os.path.join(dir, s)getFileList(newDir, Filelist, ext)return Filelistdef mid(follow, mask):crossroads FalsehalfWidth follow.shape[1] // 2half halfWidth # 从下往上扫描赛道,最下端取图片中线为分割线for y in range(follow.shape[0] - 1, -1, -1):# V2改动:加入分割线左右各半张图片的宽度作为约束,减小邻近赛道的干扰if (mask[y][max(0, half - halfWidth):half] np.zeros_like(mask[y][max(0, half - halfWidth):half])).all(): # 分割线左端无赛道left max(0, half - halfWidth) # 取图片左边界else:left np.average(np.where(mask[y][0:half] 255)) # 计算分割线左端平均位置if (mask[y][half:min(follow.shape[1], half halfWidth)] np.zeros_like(mask[y][half:min(follow.shape[1], half halfWidth)])).all(): # 分割线右端无赛道right min(follow.shape[1], half halfWidth) # 取图片右边界else:right np.average(np.where(mask[y][half:follow.shape[1]] 255)) half # 计算分割线右端平均位置mid (left right) // 2 # 计算拟合中点vibra abs(mid - half) # 振荡偏差# V3改动:检测到异常振荡则判定为十字路口,并保持直行if vibra 30 and y 479:crossroads Truemid int(mid)half mid # 递归,从下往上确定分割线follow[y, mid] 255 # 画出拟合中线if y 360: # 设置指定提取中点的纵轴位置mid_output midif crossroads:print(crossroads!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!)mid_output halfWidthcv.circle(follow, (mid_output, 360), 5, 255, -1) # opencv为(x,y),画出指定提取中点error follow.shape[1] // 2 - mid_output # 计算图片中点与指定提取中点的误差return follow, error # error为正数右转,为负数左转n -1
# 存放图片的文件夹路径
path ./phone
imglist getFileList(path, [])
for imgpath in imglist:n 1if n 0:continueimg cv.imread(imgpath)img cv.resize(img, (640, 480))# HSV阈值分割img_hsv cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)mask cv.inRange(img_hsv, np.array([43, 60, 90]), np.array([62, 255, 255]))follow mask.copy()follow, error mid(follow, mask)print(n, ferror:{error})cv.imshow(img, img)cv.imshow(mask, mask)cv.imshow(follow, follow)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
