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解释代码def cvshow(name, img): cv.imshow(name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

时间: 2024-04-03 19:30:58 浏览: 60
这段代码是定义了一个函数，函数名为cvshow，有两个参数：name和img。它的作用是将一个名为name，内容为img的图像显示出来，等待用户任意按键后关闭所有窗口。其中cv.imshow()函数用于显示图像，cv.waitKey()函数用于等待用户按键，cv.destroyAllWindows()函数用于关闭所有窗口。
相关问题

输入上述代码之后仍报错显示：Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/12.py", line 9, in <module> avg_img += np.float32(img) / len(img1) NameError: name 'avg_img' is not defined，该如何处理

非常抱歉，我之前的回答有误。在您的代码中，错误是因为 `avg_img` 变量未定义，导致无法进行 `+=` 操作。为了解决这个问题，您需要在函数开始时定义 `avg_img` 变量并初始化为一个全零数组，如下所示： ``` import cv2 import numpy as np def denoise(images, ksize): avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype=np.float32) for img in images: blur_img = cv2.GaussianBlur(img, ksize, 0) avg_img += blur_img avg_img /= len(images) avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8) return avg_img img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png') img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png') img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在修改后的代码中，`avg_img` 变量在函数开始时定义为全零数组，并且类型为 `np.float32`。在循环中，每个图像都进行高斯模糊并累加到 `avg_img` 中。最后，`avg_img` 被除以图像数，舍入并转换为 `uint8` 类型。函数返回 `avg_img` 变量的值，并在主程序中显示去噪后的图像。

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255） # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓，轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值，四个值为x, y, w, h， 其中x, y为左上角坐标，w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255，128），蓝色的HSV值为（170，255，128）。
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def start(): global img, pre_pts try: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if not f_path: messagebox.showinfo('提示', '请选取有效图片') else: img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() root.destroy() except Exception as e: print("出现错误:", e)上述代码报错时，下列主界面会卡住并退出程序：class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() if __name__ == '__main__': hxz = QApplication(sys.argv) ui = Faceshow() ui.show() sys.exit((hxz.exec_()))

cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() root.destroy() except Exception as e: print("出现错误:", e) traceback.print_exc() class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=...

修改这段代码使之实现直播流媒体的搭建import cv2 # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('shipin.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not cap.isOpened(): print("Error opening video file") # 循环读取每一帧 while cap.isOpened(): # 读取一帧 ret, frame = cap.read() # 检查是否成功读取帧 if not ret: break # 在窗口中显示当前帧 frame = cv2.resize(frame, (256, 256)) cv2.imshow('Video', frame) # 按下 q 键退出循环 if cv2.waitKey(5) & 0xFF== ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

以下是将该代码修改为基于 Flask 和 Flask-SocketIO 的直播流媒体服务器搭建的实现： python import cv2 from flask import Flask, render_template from flask_socketio import SocketIO, emit app = Flask(__...

def jietu(self,hwnd): # 获取窗口的左上角和右下角坐标 left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd) # 获取屏幕分辨率 width = win32api.GetSystemMetrics(0) height = win32api.GetSystemMetrics(1) # 截图 img_pil = PIL.ImageGrab.grab(bbox=(left, top, right, bottom)) # 将 PIL.Image 转换为 OpenCV 图像 #img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 显示截图 cv2.imshow("Screenshot", img_cv) cv2.waitKey(0) # 保存截图 cv2.imwrite("screenshot.png", img_cv) return img_pil 报错

这段代码中出现了 “name 'cv2' is not defined” 的错误，这是因为在该函数中使用了 cv2 库，但是在函数的开头并没有导入 cv2 库，所以 Python 执行该函数时找不到 cv2 库。 为了解决这个问题，可以在函数开头导入...

def query_pic(cursor: Cursor, name: str): script = f'select resource from pic where code = "{name}"' data = list(query_mysql(cursor, script)) pic_resource = data[0][0] if len(data) == 0: return None else: img = cv.imread(pic_resource) cv.imshow('edge', img) cv.waitKey() return data

它接受一个数据库游标和一个股票代码作为参数。首先，它构建一个SQL查询语句，根据股票代码查询对应的图片资源路径。然后，它执行查询，并获取查询结果。如果查询结果为空，表示没有对应的图片资源，函数返回None。...

修改代码：def decodeDisplay(video, flag): global m_circle gay_img = cv2.cvtColor(video, cv2.COLOR_BGRA2GRAY) img = cv2.medianBlur(gay_img, 7) # 进行中值模糊，去噪点 cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) circles = cv2.HoughCircles(cimg, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=100, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: m_circle = True # 关闭前处理 def manualcar_stop(signum, frame): global __isRunning print('关闭中...') __isRunning = False car.set_velocity(0, 90, 0) # 关闭所有电机 if __name__ == '__main__': global num init() start() camera = Camera.Camera() camera.camera_open(correction=True) # 开启畸变矫正,默认不开启 signal.signal(signal.SIGINT, manualcar_stop) while __isRunning: img = camera.frame if img is not None: frame = img.copy() Frame = run(frame) frame_resize = cv2.resize(Frame, (320, 240)) cv2.imshow('frame', frame_resize) key = cv2.waitKey(1) key = decodeDisplay(frame_resize, key) if key == 27: break else: time.sleep(0.01) camera.camera_close() cv2.destroyAllWindows()

根据您提供的代码，我注意到了一些问题。请尝试以下修改： 1. 在decodeDisplay函数中，将cv2.Houghcircles改为cv2.HoughCircles，以匹配正确的函数名称。 2. 检查cv2.resize函数中的图像尺寸是否正确。确保...

import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能：给证件照更换背景色(常用背景色红、白、蓝) 输入参数：path:照片路径 color:背景色 """ im=cv2.imread(path) im_hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV #aim=np.uint8([[im[0,0,:]]]) #hsv_aim=cv2.cvtColor(aim,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask=cv2.inRange(im_hsv,np.array([im_hsv[0,0,0]-0.1,100,100]),np.array([im_hsv[0,0,0]+0.1,255,255])) #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分 mask1=mask #在lower_red～upper_red之间的值变成255 img_median = cv2.medianBlur(mask,5) #自己加，中值滤波，去除一些边缘噪点 mask2 = img_median mask_inv=cv2.bitwise_not(mask2) img1=cv2.bitwise_and(im,im,mask=mask_inv) #将人物抠出 bg=im.copy() rows,cols,channels=im.shape bg[:rows,:cols,:]=color img2=cv2.bitwise_and(bg,bg,mask=mask2) #将背景底板抠出 img=cv2.add(img1,img2) #改变图片比例 h, w = img.shape[:2] img5 = cv2.resize(img, (int(w * 1/3), int(h * 1/3)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image={'im':im,'im_hsv':im_hsv,'mask':mask1,'img_median':img_median,'img':img5} cv2.startWindowThread() #加了这个后在图片窗口按Esc就可以关闭图片窗口 for key in image: cv2.namedWindow(key) cv2.imshow(key,image[key]) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return image #test if __name__=='__main__': img=cvtBackground('D:\picture\\rm.jpg',[255,255,255])设计思路

这段代码的主要功能是将证件照片的背景色更换为指定的颜色（常用红、白、蓝），具体思路如下： ...代码中使用的OpenCV库是一个流行的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式，转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot...

将这段代码改成自动选取一定数量的点import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这里是将代码修改为自动选取一定数量的点的示例代码： import numpy as np ...cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这个修改后的代码使用 HoughLinesP 方法自动选择边缘点，以代替手动选择点的步骤。

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[66], line 32 30 seed = (100, 100) # 种子点 31 threshold = 10 # 阈值 ---> 32 output = region_grow(img, seed, threshold) 33 cv2.imshow('output', output) 34 cv2.waitKey(0) Cell In[66], line 6, in region_grow(img, seed, threshold) 5 def region_grow(img, seed, threshold): ----> 6 h, w = img.shape 7 output = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8) 8 output[seed] = 255 ValueError: too many values to unpack (expected 2)报错

cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在代码中，首先使用cv2.imread()函数读取彩色图像，然后使用cv2.cvtColor()函数将其转换为灰度图像。然后再调用region_grow()函数进行分割，并显示结果。

逐行解释以下代码 import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能：给证件照更换背景色(常用背景色红、白、蓝) 输入参数：path:照片路径 color:背景色 """ im=cv2.imread(path) im_hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV #aim=np.uint8([[im[0,0,:]]]) #hsv_aim=cv2.cvtColor(aim,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask=cv2.inRange(im_hsv,np.array([im_hsv[0,0,0]-0.1,100,100]),np.array([im_hsv[0,0,0]+0.1,255,255])) #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分 mask1=mask #在lower_red～upper_red之间的值变成255 img_median = cv2.medianBlur(mask,5) #自己加，中值滤波，去除一些边缘噪点 mask2 = img_median mask_inv=cv2.bitwise_not(mask2) img1=cv2.bitwise_and(im,im,mask=mask_inv) #将人物抠出 bg=im.copy() rows,cols,channels=im.shape bg[:rows,:cols,:]=color img2=cv2.bitwise_and(bg,bg,mask=mask2) #将背景底板抠出 img=cv2.add(img1,img2) #改变图片比例 h, w = img.shape[:2] img5 = cv2.resize(img, (int(w * 1/3), int(h * 1/3)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image={'im':im,'im_hsv':im_hsv,'mask':mask1,'img_median':img_median,'img':img5} cv2.startWindowThread() #加了这个后在图片窗口按Esc就可以关闭图片窗口 for key in image: cv2.namedWindow(key) cv2.imshow(key,image[key]) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return image #test if __name__=='__main__': img=cvtBackground('zjz.jpeg',[55,55,55])

这段代码实现了给证件照更换背景色的功能，具体解释如下： 1. 首先导入需要用到的库：cv2 (OpenCV) 和 numpy。 2. 定义了一个名为 cvtBackground 的函数，其中 path 表示图片路径，color 表示要更换的背景颜色，...

def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

接着，代码将 result 数组中的像素值乘以 255.0 并转换为整型，得到归一化后的图片 image，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将 image 保存到指定的保存路径中。最后，代码对比原始图片和归一化后的图片的像素值是否...

import os.path import cv2 # --------------------------- def from_video_get_img(video_path): print(video_path) print(video_path + ' Is Loading...') # 创建存放结果图片的文件 save_file_name = video_path.split('/')[-1].split('.')[0] save_fgmask_path = 'Package/Fgmask/' + save_file_name + '/' if not os.path.exists(save_fgmask_path): os.makedirs(save_fgmask_path) # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if cap.isOpened(): # best>MOG fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() fgmask_img_list = [] id = 0 flag = True while flag: ret, frame = cap.read() if ret: fgmask = fgbg.apply(frame) fgmask_img_list.append(fgmask) id += 1 cv2.imshow('frame', fgmask) cv2.waitKey(1) else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 写入中间30%-70%的图片张以确保质量 length = len(fgmask_img_list) for i in range(int(length * 0.2), int(length * 0.8) + 1): cv2.imwrite(save_fgmask_path + str(i) + '.png', fgmask_img_list[i]) if __name__ == "__main__": # 在此强调 video 一定要改名为：名字代号_走路状态_序号.视频类型 的格式，不然程序会报错 # 如果想要不报错 请修改 save_file_name 这个变量的赋值过程 from_video_get_img("E:\opencv\deepdearning\tds_nm_01.mp4")

其中，os.path是Python内置的操作文件路径的模块，而cv2则是OpenCV库的Python接口，用于图像处理和计算机视觉相关的任务。通过导入这些模块，就可以在Python程序中调用其中的函数和类来完成具体的操作。

import cv2 import numpy as np def denoise(images, ksize): avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype = np.float32) for img in images: blur_img = c2.GaussianBlur(img.ksize. 0) avg_img += blur_img avg_img /= len(images) avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8) return avg_img img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png') img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png') img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码运行之后报错显示：name 'avg_img' is not defined，该如何处理

cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在修改后的代码中，avg_img 变量在函数外部定义，并在循环中累加高斯模糊后的图像。最后，它被除以图像数，舍入并转换为 uint8 类型。函数返回 avg_img 变量的值...

for sensor_name, image in sensor2image.items(): print("-----sensor___name: ", sensor_name) if image.shape[0] > 720: image = cv2.resize(image, None, fx=0.6, fy=0.6) cv2.imshow(sensor_name, image) cv2.imshow("bev_img", vis_bev_img) #10 k = cv2.waitKey(0) syn_json_time=get_em_obs_json(vis_msg) # if args.em: # syn_json_time=get_em_obs_json(vis_msg) # show_json_file_content(file_name=syn_json_time) if k == 112: # p print(json.dumps({"vis": vis_msg["obstacles"]}, indent=4)) if k == 27: cv2.destroyAllWindows() break elif k == 114: # r idx += 5 elif k == 98: # b idx -= 5 elif k == 82: # <- idx -= 1 else: idx += 1 else: idx += 1这个代码中 syn_json_time随着按键的控制每次得到一个新的值，写一个函数，指定文件夹，根据 syn_json_time这个参数代表我要显示的json文件名，将这个json文件显示成一个界面，这个界面不会影响下面的按键控制显示的其他东西，随着这个参数的更新界面中的内容也会更新，不会影响代码的运行，也就是下面的按键也会影响 syn_json_time这个值的更新

k = cv2.waitKey(0) if k == 27: cv2.destroyAllWindows() break elif k == 114: idx += 5 elif k == 98: idx -= 5 elif k == 82: idx -= 1 else: idx += 1 syn_json_time = get_em_obs_json(vis_msg) ...

import cv2 import numpy as np import PIL.ImageDraw SCALE = 0.65156853729882650681169151675877 # m/px def add_chinese_text(img, text, position, textColor, textSize): img = PIL.Image.fromarray(img) draw = PIL.ImageDraw.Draw(img) fontStyle = PIL.ImageFont.truetype('simsun.ttc', textSize, encoding='utf-8') draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle, stroke_width=1) return np.asarray(img) def main(): # 读取verts with open('verts.txt', 'r', encoding='utf8') as f: verts = f.readlines() verts = list(map(lambda x: x.split(), verts)) verts = list(map(lambda x: [x[0], int(x[1]), int(x[2])], verts)) print(f'{verts=}') # 读取edges with open('edges.txt', 'r', encoding='utf8') as f: edges = f.readlines() edges = list(map(lambda x: x.split(), edges)) edges = list(map(lambda x: [int(x[0]), int(x[1])], edges)) print(f'{edges=}') # 显示地图 im = cv2.imread('map.png') for edge in edges: v1 = verts[edge[0]] # 边关联的点1 v2 = verts[edge[1]] # 边关联的点2 weight = int((((v1[1] - v2[1]) ** 2 + (v1[2] - v2[2]) ** 2) ** 0.5) * SCALE) # 权重为两点欧氏距离 cv2.line(im, (v1[1], v1[2]), (v2[1], v2[2]), (255, 0, 0), 5) # 绘制边的直线 im = add_chinese_text(im, str(weight), ((v1[1] + v2[1]) // 2, (v1[2] + v2[2]) // 2), (255, 0, 255), 30) # 绘制边的权重 for i, vert in enumerate(verts): cv2.circle(im, (vert[1], vert[2]), 20, (255, 0, 0), 2) # 绘制顶点圆圈 im = add_chinese_text(im, str(i), (vert[1] - 15, vert[2] - 15), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点圈中序号数字 im = add_chinese_text(im, vert[0], (vert[1] - 40, vert[2] + 25), (255, 0, 255), 30) # 绘制顶点下方文字 cv2.namedWindow('map', cv2.WINDOW_KEEPRATIO) cv2.imshow('map', im) cv2.waitKey() if __name__ == '__main__': main()

1. cv2：这是一个用于计算机视觉的库，可以用来处理图像和视频数据。 2. numpy：这是一个用于科学计算的库，主要用于处理数组和矩阵的运算。 3. PIL.ImageDraw：这是 Python Imaging Library (PIL) 中的一个模块，...

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