小编nat*_*ncy的帖子

我使用霍夫线来获得此图像中水平线和垂直线的交点：

但是随着网格单元数量的增加，复杂性会显着增加。

有没有什么简单的方法可以在不使用线检测的情况下完成网格？

谢谢你。

我有代码来计算图像中管道的数量。它基本上显示图像中管道的总数。这是代码

# import Libraries
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#load image
image=cv2.imread("enhanced.sample3.png")
#cv2.imshow("figure",image)
cv2.waitKey(0)
#create blob detector
detector=cv2.SimpleBlobDetector_create()
#keypoints
keypoints=detector.detect(image)
#create a blank file which is a numpy array to hold our circle that we will detect and mark during the process
blank = np.zeros((1,1))
blobs = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, blank, (0,0,255),cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

number_of_blobs = len(keypoints)
text = "Total Number of Blobss: " + str(len(keypoints))
cv2.putText(blobs, text, (2, 55), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2)

# Display image with …

大多数图像编辑软件都具有渐变图功能。渐变贴图采用给定像素的亮度并根据亮度应用颜色渐变。Photoshop 和其他软件有办法自动执行此操作，但它们不能完全满足我的要求，所以我认为 Python 可能可以解决这个问题。不幸的是，当我使用 Python 搜索渐变图或颜色图时，我很难理解或应用出现的任何结果。

我发现的所有潜在解决方案线程都使用了 numpy 或 matplotlib，其中有很多数学线超出了我的想象......我希望得到一些帮助。最初我对处理有一些了解，但我发现使用处理导出大量图像的任务很奇怪而且很棘手。另外，我喜欢 Python，并且想学习如何用它编辑和生成艺术作品。

这就是我现在正在做的事情。

from PIL import Image

myPalette = ['#1A1423', '#684756', '#AB8476']

def colorMap(pixel, palette): 
    # Calculate the brightness of pixel 
    R, G, B = pixel 
    brightness = sum([R, G, B])/3
 
    # Map gradient of colors to brightness
    # ???...
    
    return mappedColor

 
img = Image.open('image_input.png') 
pixels = img.load()
 
for x in range(img.size[0]): 
    for y in range(img.size[1]): 
        pixel = img.getpixel((x, y)) 
        pixels[x, y] = colorMap(pixel, myPalette)
 
img.save('image_output.png')

加载、计算亮度和保存都很容易。我只是不知道如何将调色板的渐变应用于像素。

我在 python 中使用 OpenCV 检测到了一个棋盘：

• 计算图像的边缘
• 计算霍夫变换
• 寻找霍夫变换的局部最大值
• 提取图像线条

然后我使用了findContoursanddrawContours函数：

  im_gray = cv2.imread('redLines.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))  
  morphed = cv2.dilate(im_gray, kernel, iterations=1)
  (ret, thresh) = cv2.threshold(morphed, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
  contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  cv2.drawContours(thresh, contours, -1, (255, 255, 255), 3)

效果很好，最后的 imshow 看起来像这样：

现在，我尝试检测网格中的每个方块并将其点保存在向量中的唯一索引中。

我知道我可以使用轮廓数组来做到这一点。但是当我打印轮廓的长度时，它不断快速变化，从尺寸 2 到 112。

所以我猜它不能很好地识别网格。

任何帮助，将不胜感激。

所以我想自己为Sequentialkeras 模型设置权重。为了获得权重的数量，我将相邻层的节点数相乘。

这是我的代码：

model.add(Dense(units=3, activation='relu', input_dim=4))
model.add(Dense(3, activation='relu'))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

weights_count = []

weights_count.append(4*3)
weights_count.append(3*3)
weights_count.append(3*5)

weights = []

for count in weights_count:
    curr_weights = []
    for i in range(count):
        curr_weights.append(random.random())
    weights.append(curr_weights)
model.set_weights(weights)

此代码生成此错误：

ValueError：形状必须具有相同的等级，但对于具有输入形状的“分配”（操作：“分配”）为 2 和 1：[4,3]、[12]。

为什么会这样？

我有一个图像帧，其尺寸640x512存储为所有白色像素的Numpy数组。我想不断删除/弹出（0）最左边的列，并在每次迭代中添加一个黑列。本质上，我试图将图像从右移到左，以最终将整个图像替换为黑色像素，一次替换一列。我尝试使用，np.concatenate()但我不断遇到这两个错误。

ValueError：所有输入数组的维数必须相同

ValueError：无法将输入数组从形状（512,1）广播到形状（640）

如果可能，我想就地执行此操作。这是一个例子。

初始空白框的大小 640x512

每次迭代都会在帧中添加一个新的黑色列（1像素），最终结果将具有完全黑色的图像

此弹出/推入操作类似于队列，但我想直接在2D Numpy数组上执行此操作。我不想使用任何其他数据结构，因为我将这些图像直接放入OpenCV中，因此我想将其保留为Numpy数组。如何将2D numpy阵列一次移动一个像素？

import numpy as np
import cv2

black_column = np.zeros([512,1], dtype=np.uint8)
blank_pixels = np.zeros([512, 640], dtype=np.uint8)
blank_pixels[:] = 255

while True:
    # Pop
    blank_pixels[:-1] = blank_pixels[1:]
    # Push
    blank_pixels[-1] = black_column

    #blank_pixels[:] = np.concatenate(blank_pixels[1:], black_column)

    cv2.imshow('blank_pixels', blank_pixels)
    cv2.waitKey(1)

我有这样的字符串

LASTSCAN:C:\Users\Bob\Scripts\VisualizeData\doc\placeholder.PNG:1557883221.11

字符串的格式为[Command][File path][Timestamp]。当前它由冒号分隔，但文件路径也有一个冒号。有时，字符串的格式可能会更改，但始终用冒号分隔。例如：

SCAN:2000:25:-12.5:12.5:C:\Users\Potato\potato.PNG:1557884143.93

该字符串的签名为 [Command][Frames][Speed][Start][Stop][File path][Timestamp]

我如何分割输入字符串以获得这样的输出？

['LASTSCAN', 'C:\Users\Bob\Scripts\VisualizeData\doc\placeholder.PNG', '1557883221.11']

第二个示例的预期输出

['SCAN', '2000', '25', '-12.5', '12.5', 'C:\Users\Potato\potato.PNG', '1557884143.93']

我正在尝试通过Windows的anaconda提示符安装OpenCV。但是，conda install python=3.6由于我当前处于运行状态，因此在运行命令时3.7收到此错误消息

解决环境：失败

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other:

- anaconda==2019.03=py37_0 -> importlib_metadata==0.8=py37_0 -> zipp[version='>=0.3.2']
- anaconda==2019.03=py37_0 -> mkl-service==1.1.2=py37hb782905_5
- importlib_metadata
- mkl-service
- pip -> python[version='>=3.6,<3.7.0a0']
- zipp

我为什么会收到此错误？

有没有办法以编程方式计算文本覆盖图像的百分比？我正在尝试在 node.js 或 python 中执行此操作，但似乎找不到任何可以执行此操作的内容-我找到了很多可让您分析文本和/或更改图像属性本身的库（tesseract最初看起来很有希望），但没有什么可以给我回一个区域或数量——通常只是文本本身。任何想法将不胜感激，对于我尝试过的缺少代码感到抱歉，但在任何地方都找不到任何关于此的信息。

我有很多类似的图片。由于是手写体，因此每个文本/罗马数字的大小可能会有所不同。

如何保存每个文本/罗马数字以.png单独格式化？有 9 个文本，其中一个点。所以输出应该分别是 10 或 9 个图像。每个文本/罗马数字之间的空格不同。我应该根据精明的边缘或任何更好的方法来裁剪它们吗？

我不确定这有多难，因为我是简历的初学者。但我计划为我的项目这样做。

在纱线模式下运行的 spark 作业显示很少有任务失败，原因如下：

ExecutorLostFailure（执行器 36 由正在运行的任务之一导致退出）原因：容器标记为失败：容器_xxxxxxxxxx_yyyy_01_000054 在主机：ip-xxx-yy-zzz-zz。退出状态：-100。诊断：在*丢失*节点上发布的容器

知道为什么会这样吗？

我看过各种网站，但没有帮助。对我来说，一切似乎都是正确的，但我无法

document.getElementByClassName("first").style.display="none"; 

不管我尝试多少次，我都能在JS上收到相同的错误消息；

错误：未定义'文档'。[no-undef]

尝试定义“文档”部分，但没有帮助。也许是我在尝试连接外部文件夹之间的连接不正确，但没有做任何更改

HTML：

<html>
 <head>
       <script src="JS.js"></script>
 </head>
 <body>
 <div class="first">
    <p>Hello and welcome to my first page<br>
    in this page I will test out new think<br>
    and see what works and what doesn't<br>
    </p>
</div>
<button type="button" onclick="myFunction">Click me</button>
</body>
</html>

JS：

function myFunction(){
    document.getElementsByClassName("first").style.display="none";

该按钮应该是从“第一”清除所有样式。我更改了许多结果，并且代码没有任何变化，只是相同的错误一遍又一遍地重复。