cv2翻译成易

奕叶i

bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片
tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片

# 识别图片边缘
bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 8, 15)
tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 8, 15)

# 转换图片格式
bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

# 缺口匹配
res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配

# 绘制方框
th, tw = tp_pic.shape[:2]
tl = max_loc  # 左上角点的坐标
br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标
cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 200), 2)  # 绘制矩形
cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地

# 返回缺口的X坐标
return tl[0]
麻烦大哥给下相应的库和模块

承易

import cv2

def find_gap(bg, tp, out):
    bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片
    tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片

    # 识别图片边缘
    bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 8, 15)
    tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 8, 15)

    # 转换图片格式
    bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

    # 缺口匹配
    res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配

    # 绘制方框
    th, tw = tp_pic.shape[:2]
    tl = max_loc  # 左上角点的坐标
    br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标
    cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 200), 2)  # 绘制矩形
    cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地

    # 返回缺口的X坐标
    return tl[0]

# 示例用法
bg = 'background.jpg'
tp = 'template.jpg'
out = 'result.jpg'
gap_x = find_gap(bg, tp, out)
print("缺口的X坐标：", gap_x)

直接拿易语言 可以调用PY代码的，
参考这个调用：https://bbs.125.la/forum.php?mod=viewthread&tid=14789518

都由我来赎

易语言的cv2基本都是大佬收费在搞的吧

088

现在还接定制单吗

我可以的

[JavaScript] 纯文本查看 复制代码

.版本 2
.支持库 eImgConverter

.子程序 图片匹配并返回缺口坐标
.参数 背景图片路径, 文本型
.参数 缺口图片路径, 文本型
.参数 输出图片路径, 文本型
.局部变量 bg_img, 字节集
.局部变量 tp_img, 字节集
.局部变量 bg_edge, 字节集
.局部变量 tp_edge, 字节集
.局部变量 bg_pic, 字节集
.局部变量 tp_pic, 字节集
.局部变量 res, 字节集
.局部变量 min_val, 双精度小数型
.局部变量 max_val, 双精度小数型
.局部变量 min_loc, 整数型
.局部变量 max_loc, 整数型
.局部变量 th, 整数型
.局部变量 tw, 整数型
.局部变量 tl, 整数型
.局部变量 br, 整数型

bg_img ＝ 读入文件 (背景图片路径)
tp_img ＝ 读入文件 (缺口图片路径)

' 使用图片转换支持库将字节集转换为易图片对象
bg_img 对象 ＝ 转换为易图片 (bg_img)
tp_img 对象 ＝ 转换为易图片 (tp_img)

' 使用画板进行图像处理
画板1.初始化 (bg_img 对象.取宽度 (), bg_img 对象.取高度 ())
画板1.画图片 (bg_img 对象, 0, 0)
画板2.初始化 (tp_img 对象.取宽度 (), tp_img 对象.取高度 ())
画板2.画图片 (tp_img 对象, 0, 0)

' 识别图片边缘
bg_edge 对象 ＝ 画板1.取图片 ().灰度化 ().边缘检测 (8, 15)
tp_edge 对象 ＝ 画板2.取图片 ().灰度化 ().边缘检测 (8, 15)

' 转换图片格式
bg_pic 对象 ＝ bg_edge 对象.取图片 ().转换颜色 (#颜色_RGB)
bg_pic ＝ 转换为字节集 (bg_pic 对象)
tp_pic 对象 ＝ tp_edge 对象.取图片 ().转换颜色 (#颜色_RGB)
tp_pic ＝ 转换为字节集 (tp_pic 对象)

' 缺口匹配
res 对象 ＝ 图片匹配 (bg_pic 对象.取图片 (), tp_pic 对象.取图片 (), #相似度算法_TM_CCOEFF_NORMED)
res ＝ 转换为字节集 (res 对象.取图片 ())
取图片相似度值 (res 对象.取图片 (), min_val, max_val, min_loc, max_loc)

' 绘制方框
th ＝ tp_pic 对象.取高度 ()
tw ＝ tp_pic 对象.取宽度 ()
tl ＝ max_loc
br ＝ tl ＋ tw ＋ (th × 65536)
画板1.画矩形 (tl ％ 65536, tl ÷ 65536, br ％ 65536, br ÷ 65536, #红色, 2)
bg_img 对象 ＝ 画板1.取图片 ()
转换为字节集 (bg_img 对象, bg_img)
写到文件 (输出图片路径, bg_img)

' 返回缺口的 X 坐标
返回 tl ％ 65536