import?cv2
import?numpy?as?np
from?sklearn.cluster?import?KMeans
from?sklearn.utils?import?shuffle
from?math?import?cos?pi?sin
from?計(jì)算刻度值?import?get_rad_val

methods?=?[‘cv2.TM_CCOEFF‘?‘cv2.TM_CCOEFF_NORMED‘?‘cv2.TM_CCORR‘
???????????????‘cv2.TM_CCORR_NORMED‘?‘cv2.TM_SQDIFF‘?‘cv2.TM_SQDIFF_NORMED‘]
method?=?cv2.TM_CCOEFF

def?get_match_rect（templateimgmethod）:
????‘‘‘獲取模板匹配的矩形的左上角和右下角的坐標(biāo)‘‘‘
????w?h?=?template.shape[1]template.shape[0]
????res?=?cv2.matchTemplate（img?template?method）
????mn_val?max_val?min_loc?max_loc?=?cv2.minMaxLoc（res）
????#?使用不同的方法，對(duì)結(jié)果的解釋不同
????if?method?in?[cv2.TM_SQDIFF?cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
????????top_left?=?min_loc
????else:
????????top_left?=?max_loc
????bottom_right?=?（top_left[0]?+?w?top_left[1]?+?h）
????return?top_leftbottom_right

def?get_center_point（top_leftbottom_right）:
????‘‘‘傳入左上角和右下角坐標(biāo)，獲取中心點(diǎn)‘‘‘
????c_x?c_y?=?（（np.array（top_left）?+?np.array（bottom_right））?/?2）.astype（np.int）
????return?c_xc_y

def?get_circle_field_color（imgcenterrthickness）:
????‘‘‘獲取中心圓形區(qū)域的色值集‘‘‘
????temp=img.copy（）.astype（np.int）
????cv2.circle（tempcenterr-100thickness=thickness）
????return?img[temp?==?-100]

def?v2_by_center_circle（imgcolors）:
????‘‘‘二值化通過中心圓的顏色集合‘‘‘
????for?i?in?range（img.shape[0]）:
????????for?j?in?range（img.shape[1]）:
????????????a?=?img[i?j]
????????????if?a?in?colors:
????????????????img[i?j]?=?0
????????????else:
????????????????img[i?j]?=?255

def?v2_by_k_means（img）:
????‘‘‘使用k-means二值化‘‘‘
????original_img?=?np.array（img?dtype=np.float64）
????src?=?original_img.copy（）
????delta_y?=?int（original_img.shape[0]?*?（0.4））
????delta_x?=?int（original_img.shape[1]?*?（0.4））
????original_img?=?original_img[delta_y:-delta_y?delta_x:-delta_x]
????h?w?d?=?src.shape
????print（w?h?d）
????dts?=?min（[w?h]）
????print（dts）
????r2?=?（dts?/?2）?**?2
????c_x?c_y?=?w?/?2?h?/?2
????a:?np.ndarray?=?original_img[:?:?0:3].astype（np.uint8）
????#?獲取尺寸（寬度、長度、深度）
????height?width?=?original_img.shape[0]?original_img.shape[1]
????depth?=?3
????print（depth）
????image_flattened?=?np.reshape（original_img?（width?*?height?depth））
????‘‘‘
????用K-Means算法在隨機(jī)中選擇1000個(gè)顏色樣本中建立64個(gè)類。
????每個(gè)類都可能是壓縮調(diào)色板中的一種顏色。
????‘‘‘
????image_array_sample?=?shuffle（image_flattened?random_state=0）
????estimator?=?KMeans（n_clusters=2?random_state=0）
????estimator.fit（image_array_sample）
????‘‘‘
????我們?yōu)樵紙D片的每個(gè)像素進(jìn)行類的分配。
????‘‘‘
????src_shape?=?src.shape
????new_img_flattened?=?np.reshape（src?（src_shape[0]?*?src_shape[1]?depth））
????cluster_assignments?=?estimator.predict（new_img_flattened）
????‘‘‘
????我們建立通過壓縮調(diào)色板和類分配結(jié)果創(chuàng)建壓縮后的圖片
????‘‘‘
????compressed_palette?=?estimator.cluster_centers_
????print（compressed_palette）
????a?=?np.apply_along_axis（func1d=lambda?x:?np.uint8（compressed_palette[x]）?arr=cluster_assignments?axis=0）
????img?=?a.reshape（src_shape[0]?src_shape[1]?depth）
????print（compressed_palette[0?0]）
????threshold?=?（compressed_palette[0

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1097??2019-03-19?10:26??計(jì)算刻度值.py
?????文件????????8735??2019-03-19?09:48??模板匹配法.py
?????目錄???????????0??2019-03-14?11:23??test\
?????文件??????232776??2018-04-18?18:23??test\?（1）.jpg
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............此處省略4個(gè)文件信息