- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试使用代码阅读多项选择测试反馈中的答案,但出现以下错误消息:
error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::contourArea
我已经尝试使用计算机中的 .png 图像而不是使用相机,但我遇到了同样的问题。我是 python 的新手,我不知道库或代码是否有问题。这是我正在使用的代码:
from imutils.perspective import four_point_transform
from imutils import contours
import numpy as np
import imutils
import cv2
ct = 0
cap = cv2.VideoCapture(0)
correct = 0
gb = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
while (1):
ct = 0
ret, image = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 20, 150)
cv2.imshow("Camera", edged)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.moveWindow("Camera", 0, 0)
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
docCnt = None
if len(cnts) > 0:
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
for c in cnts:
peri = 0.02 * cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, peri, True)
if len(approx) == 4:
ct = 1
docCnt = approx
break
if ct == 1:
paper = four_point_transform(image, docCnt.reshape(4, 2))
warped = four_point_transform(gray, docCnt.reshape(4, 2))
altura = paper.shape[0] // 11
largura = paper.shape[0] // 2.95
paper = paper[altura:paper.shape[0], largura:paper.shape[1]]
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
thresh = thresh[altura:thresh.shape[0], largura:thresh.shape[1]]
if thresh.shape[0] > 0 and thresh.shape[1] > 0:
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(),
cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
questionCnts = []
for c in cnts:
tamanho = thresh.shape[1] / 5
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ar = w / float(h)
approx = cv2.approxPolyDP(c, peri, True)
if (w <= tamanho and h < tamanho) and (ar >= 1.6 and ar <= 2.6) and (w > tamanho / 10 and h > tamanho / 10):
questionCnts.append(c)
print(len(questionCnts))
if len(questionCnts) == 50:
break
cont = 0
x = 0
y = 0
res = []
bubbled = []
questao = []
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)):
cont = 0
cnts = contours.sort_contours(questionCnts[i:i + 5])[0]
bubbled = []
for (j, c) in enumerate(cnts):
x = thresh.shape[0]
y = thresh.shape[1]
mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")
cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1)
mask = cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask)
total = cv2.countNonZero(mask)
if total > x // 20 * y // 10:
bubbled.append(j)
cont += 1
if cont == 1:
res.append(bubbled[0])
else:
res.append(-1)
color = (0, 0, 255)
k = gb[q]
if cont == 1:
if k == bubbled[0]:
color = (0, 255, 0)
correct += 1
for s in range(cont):
cv2.drawContours(paper, [cnts[bubbled[s]]], -1, color, 3)
res2 = []
for i in range(len(res)):
res2.append(res[len(res) - i - 1])
print("Gabarito:", gb)
print("Respostas:", res2)
print("Nota:", float(correct))
cv2.imshow("Cartao Resposta", paper)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("real", image)
cv2.waitKey(0)
cap.release()
最佳答案
你把这条线倒过来了。变化
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
到
cnts = cnts[1] if imutils.is_cv2() else cnts[0]
这一行实质上是检查您正在运行的 OpenCV 版本。如果是 OpenCV 3.4.X,则 cv2.findContours()
函数返回 3 项,因此要获取实际轮廓,您需要获取第二个返回值。同样,如果您运行的是 OpenCV 4.1.X,cv2.findContours()
返回 2 个项目,因此您需要获取第一个值才能获得实际轮廓。
这是固定代码
from imutils.perspective import four_point_transform
from imutils import contours
import numpy as np
import imutils
import cv2
ct = 0
cap = cv2.VideoCapture(0)
correct = 0
gb = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]
while (1):
ct = 0
ret, image = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 20, 150)
cv2.imshow("Camera", edged)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.moveWindow("Camera", 0, 0)
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[1] if imutils.is_cv2() else cnts[0]
docCnt = None
if len(cnts) > 0:
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
for c in cnts:
peri = 0.02 * cv2.arcLength(c, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c, peri, True)
if len(approx) == 4:
ct = 1
docCnt = approx
break
if ct == 1:
paper = four_point_transform(image, docCnt.reshape(4, 2))
warped = four_point_transform(gray, docCnt.reshape(4, 2))
altura = paper.shape[0] // 11
largura = paper.shape[0] // 2.95
paper = paper[altura:paper.shape[0], largura:paper.shape[1]]
thresh = cv2.threshold(warped, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
thresh = thresh[altura:thresh.shape[0], largura:thresh.shape[1]]
if thresh.shape[0] > 0 and thresh.shape[1] > 0:
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(),
cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
questionCnts = []
for c in cnts:
tamanho = thresh.shape[1] / 5
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
ar = w / float(h)
approx = cv2.approxPolyDP(c, peri, True)
if (w <= tamanho and h < tamanho) and (ar >= 1.6 and ar <= 2.6) and (w > tamanho / 10 and h > tamanho / 10):
questionCnts.append(c)
print(len(questionCnts))
if len(questionCnts) == 50:
break
cont = 0
x = 0
y = 0
res = []
bubbled = []
questao = []
for (q, i) in enumerate(np.arange(0, len(questionCnts), 5)):
cont = 0
cnts = contours.sort_contours(questionCnts[i:i + 5])[0]
bubbled = []
for (j, c) in enumerate(cnts):
x = thresh.shape[0]
y = thresh.shape[1]
mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")
cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1)
mask = cv2.bitwise_and(thresh, thresh, mask=mask)
total = cv2.countNonZero(mask)
if total > x // 20 * y // 10:
bubbled.append(j)
cont += 1
if cont == 1:
res.append(bubbled[0])
else:
res.append(-1)
color = (0, 0, 255)
k = gb[q]
if cont == 1:
if k == bubbled[0]:
color = (0, 255, 0)
correct += 1
for s in range(cont):
cv2.drawContours(paper, [cnts[bubbled[s]]], -1, color, 3)
res2 = []
for i in range(len(res)):
res2.append(res[len(res) - i - 1])
print("Gabarito:", gb)
print("Respostas:", res2)
print("Nota:", float(correct))
cv2.imshow("Cartao Resposta", paper)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("real", image)
cv2.waitKey(0)
cap.release()
关于python - 出现以下错误消息 : error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::contourArea' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57980005/
这个问题在这里已经有了答案: Why don't Java's +=, -=, *=, /= compound assignment operators require casting? (11 个
我搜索了很多,但没有一个链接能帮助我解决这个问题。我得到了 ORA-21500: internal error code, arguments: [%s], [%s], [%s], [%s], [%s
我正在做 RegexOne 正则表达式教程,它有一个 question关于编写正则表达式以删除不必要的空格。 教程中提供的解决方案是 We can just skip all the starting
([\s\S]+|\s?) 中 |\s? 的目的或作用是什么?如果没有它,表达式会不会与 ([\s\S]+) 相同? 最佳答案 这不是完全相同的。 ([\s\S]+|\s?) 会匹配空字符串,而 ([
这个正则表达式有一组还是两组? 我正在尝试使用第二组访问 bookTitle 但出现错误: Pattern pattern = Pattern.compile("^\\s*(.*?)\\s+-\\s+
在 C 中给定一个字符串指针 s,下面的迭代会做什么?即它以什么方式遍历字符串? for (++s ; *s; ++s); 最佳答案 for (++s ; *s;++s) 表示 将指针 s 递增到字符
我正在用一个 node.js 应用程序解析一个大列表并有这段代码 sizeCode = dbfr.CN_DESC.split('\s+-\s*|\s*-\s+') 这似乎不起作用,因为它返回了 [ '
我正在编写一个简单的字符串连接程序。 该程序按照我发布的方式运行。但是,我首先使用以下代码编写它来查找字符串的结尾: while (*s++) ; 但是,这个方法并没有奏效。我传递给它的字符串
这个问题已经有答案了: What does (?和aramchand来自Mohandas Karamchand G 因此,在使用这些匹配来分割字符串后,您最终会得到 {"M", "K", "G"} 注
我正在尝试转换 Map到 List使用 lambda。 本质上,我想将键和值与 '=' 连接起来之间。这看起来微不足道,但我找不到如何去做。 例如 Map map = new HashMap<>();
我正在经历 K & R,并且在递增指针时遇到困难。练习 5.3(第 107 页)要求您使用指针编写一个 strcat 函数。 在伪代码中,该函数执行以下操作: 将 2 个字符串作为输入。 找到字符串
在下面的代码中,pS 和 s.pS 在最后一行是否保证相等?也就是说,在语句S s = S();中,是否可以确定不会构造一个临时的S? #include using namespace std; s
演示示例代码: public void ReverseString(char[] s) { for(int i = 0, j = s.Length-1; i < j; i++, j--){
我一直在寻找类似于 .NET examples 中的示例的 PowerShell 脚本.取一个 New-TimeSpan 并显示为 1 天 2 小时 3 分钟 4 秒。排除其零的地方,在需要的地方添加
def func(s): s = s + " is corrected" return s string_list = ["She", "He"] for s in string_li
我是 python 的新手。当我在互联网上搜索 lambda 时。我在 lambda_functions 中找到了这个声明. processFunc = collapse and (lambda s:
我最近开始学习正则表达式,并试图为上面的问题写一个正则表达式。如果限制只放在一个字母上(例如不超过 2 个“b”),这并不困难。 那么答案就是:a* c*(b|ε)a* c*(b|ε)a* c* 但是
当我运行 npm install 时出现以下错误,但我无法修复它。 我试过:npm install -g windows-build-tools 也没有修复这个错误 ERR! configure
有很多有趣的haskell网上可以找到片段。 This post可以在 this (awesome) Stack Overflow question 下找到. The author写道: discou
我知道以下三行代码旨在将字符串提取到$ value中并将其存储在$ header中。但是我不知道$value =~ s/^\s+//;和$value =~ s/\s+$//;之间有什么区别。 $val
我是一名优秀的程序员,十分优秀!