Python opencv读取深度图,网格化显示深度

2024-06-07 12:52

本文主要是介绍Python opencv读取深度图,网格化显示深度,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

效果图:

代码:

import cv2
import osimg_path = "./outdir/180m_norm_depth.png"
depth_img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_ANYDEPTH)
filename = os.path.basename(img_path)
img_hig, img_wid = depth_img.shape  # (1080, 1920)
print(depth_img.shape)point_color = (0, 0, 255) # BGR
thickness = 5 
lineType = 4grid_size = 80for i in range(img_wid // grid_size):  # 40 为正方向网格的宽for j in range(img_hig // grid_size):p1 = ((i + 1) * grid_size, (j + 1) * grid_size)p2 = (i * grid_size, (j + 1) * grid_size)p3 = ((i + 1) * grid_size, j * grid_size)cv2.line(depth_img, p1, p2, point_color, thickness, lineType)cv2.line(depth_img, p1, p3, point_color, thickness, lineType)depth_pos = ((i + 1) * grid_size - grid_size // 2, (j + 1) * grid_size - grid_size // 2)depth_value = depth_img[depth_pos[1], depth_pos[0]]cv2.putText(depth_img, str(depth_value), (depth_pos[0] - 20, depth_pos[1]), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (100, 200, 200), 1)# depth_img[i][j] = depth_img[i][j] / 1000
cv2.imwrite(os.path.join("./outdir/", filename[:filename.rfind('.')] + '_grid.png'), depth_img)

这篇关于Python opencv读取深度图,网格化显示深度的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1039232

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

第10章 中断和动态时钟显示

第10章 中断和动态时钟显示 从本章开始,按照书籍的划分,第10章开始就进入保护模式(Protected Mode)部分了,感觉从这里开始难度突然就增加了。 书中介绍了为什么有中断(Interrupt)的设计,中断的几种方式:外部硬件中断、内部中断和软中断。通过中断做了一个会走的时钟和屏幕上输入字符的程序。 我自己理解中断的一些作用: 为了更好的利用处理器的性能。协同快速和慢速设备一起工作

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

安卓链接正常显示,ios#符被转义%23导致链接访问404

原因分析: url中含有特殊字符 中文未编码 都有可能导致URL转换失败,所以需要对url编码处理  如下: guard let allowUrl = webUrl.addingPercentEncoding(withAllowedCharacters: .urlQueryAllowed) else {return} 后面发现当url中有#号时,会被误伤转义为%23,导致链接无法访问

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五):Blender锥桶建模

前言 本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车,并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯,达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础,Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程: 第一期:基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG