cv2.imshow는 1 대신에 9 개의 화면을 보여줍니다.

Question

웹캠 비디오에서 스킨을 감지하기위한 코드를 만들고 있습니다. 그러나 비디오를 출력 할 때, 단지 하나가 아닌 9 개의 "스킨"마스크를 보여줍니다. 내가 간단한 것을 놓치고있는 것처럼 보이지만, 나는 그것을 이해할 수 없다. 아래

image shown here

코드 :

# first let's train the data 
data, labels = ReadData() 
classifier = TrainTree(data, labels) 

# get the webcam. The input is either a video file or the camera number 
# since using laptop webcam (only 1 cam), input is 0. A 2nd cam would be input 1 
camera = cv2.VideoCapture(0) 

while True: 
    # reads in the current frame 
    # .read() returns True if frame read correctly, and False otherwise 
    ret, frame = camera.read() # frame.shape: (480,640,3) 

    if ret: 
     # reshape the frame to follow format of training data (rows*col, 3) 
     data = np.reshape(frame, (frame.shape[0] * frame.shape[1], 3)) 
     bgr = np.reshape(data, (data.shape[0], 1, 3)) 
     hsv = cv2.cvtColor(np.uint8(bgr), cv2.COLOR_BGR2HSV) 
     # once we have converted to HSV, we reshape back to original shape of (245057,3) 
     data = np.reshape(hsv, (hsv.shape[0], 3)) 
     predictedLabels = classifier.predict(data) 

     # the AND operator applies the skinMask to the image 
     # predictedLabels consists of 1 (skin) and 2 (non-skin), needs to change to 0 (non-skin) and 255 (skin) 
     predictedMask = (-(predictedLabels - 1) + 1) * 255 # predictedMask.shape: (307200,) 

     # resize to match frame shape 
     imgLabels = np.resize(predictedMask, (frame.shape[0], frame.shape[1], 3)) # imgLabels.shape: (480,640,3) 
     # masks require 1 channel, not 3, so change from BGR to GRAYSCALE 
     imgLabels = cv2.cvtColor(np.uint8(imgLabels), cv2.COLOR_BGR2GRAY) # imgLabels.shape: (480,640) 

     # do bitwsie AND to pull out skin pixels. All skin pixels are anded with 255 and all others are 0 
     skin = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=imgLabels) # skin.shape: (480,640,3) 
     # show the skin in the image along with the mask, show images side-by-side 
     # **********THE BELOW LINE OUTPUTS 9 screens of the skin mask instead of just 1 **************** 
     cv2.imshow("images", np.hstack([frame, skin])) 

     # if the 'q' key is pressed, stop the loop 
     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): 
      break 
    else: 
     break 

# release the video capture 
camera.release() 
cv2.destroyAllWindows() 

Answer 1

당신은 비트 맵으로 노력하고 있습니다. 보유하고있는 아이디어를 얻으려면 cv2.imshow을 개별적으로 가져옵니다. 그렇다면 데이터가 어디서 잘못되었는지 (문자 그대로) 보게 될 것입니다.

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이제 범인 아마도 np.resize()이다

np.resize(a, new_shape)

Return a new array with the specified shape.

If the new array is larger than the original array, then the new array is filled with repeated copies of a. Note that this behavior is different from a.resize(new_shape) which fills with zeros instead of repeated copies of a .

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스케일 비트 맵 (= 같은 시각적 이미지를 보존하기 위해 노력하는 동안 크기 조정) OpenCV: Geometric Transformations of Images 따라 cv2.resize()를 사용 행 .