Search the Community
Showing results for tags 'numpy'.
Found 2 results
-
Добрый день! Есть обычное трафик видео. Задача состоит в том чтобы на выходе получить сжатое видео в котором объекты накладываются большим количеством на статический задний фон. Чтобы накладывать объекты большим количеством надо каждый объект (его координаты и значения пикселей) записывать в отдельный массив, либо создавать маски numpy для каждого, и затем уже накладывать. Пытаюсь через контуры, фильтрую изображение, получаю белые блобы, нахожу контуры, но не понимаю как данные каждого контура записывать в отельные массивы. Вот кусочек кода начиная после нахождения контуров: # Находим координаты контура mask = np.zeros(thresh.shape,np.uint8) cont2 = cv2.drawContours(mask,contours,0,255,-1) pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask)) # Находим значения пикселей for k in range(0,(len(pixelpoints))): a = (frame[pixelpoints[k][0]][pixelpoints[k][1]]) pix_list.append(a)
-
День добрый. Ситуация поставила меня в тупик: # имеем изображение cv2.LUT(img_3ch,label_colours,result) result = result.astype(float)/255 #теперь, чтобы работать с изображением его необходимо перевести в int result_int = result.astype(int) #в конечном итоге, какими бы преобразованиями я не пользовался, np заполняем массив нулями result_int = result.astype(np.int64) #конечной целью служит выделить контур на изображении gray_image = cv2.cvtColor(result_int, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, 0) im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
