我正在尝试实现一个基本的 RANSAC 算法来检测灰度图像中的圆圈。
问题是，在我对图像进行阈值处理并搜索非零像素后，我得到了正确的形状，但这些点以某种方式偏离了原始位置:
video = cv2.VideoCapture('../video/01_CMP.avi')
video.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,200)
succ, frame = video.read()
frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
frame = cv2.normalize(frame,frame, alpha=0,norm_type=cv2.NORM_MINMAX, beta = 255)
ret,frame = cv2.threshold(frame,35,255,cv2.THRESH_BINARY)
points = n.where(frame>0) #Thresholded pixels
#Orienting correctly the points in a (n,2) shape
#needed because of arguments of circle.points_distance()
points = n.transpose(n.vstack([points[0],points[1]]))
plt.imshow(frame,cmap='gray');
plt.plot(points[:,0],points[:,1],'wo')
video.release()
我在这里错过了什么？
最佳答案
OpenCV 使用NumPy ndarray 表示图像，数组的轴0 是垂直的，对应图像的Y 轴。
因此，绘制您需要的点:plt.plot(points[:,1],points[:,0],'wo')
关于python - 灰度框架上的 numpy.where()，索引错误？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30681997/