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Python に opencv を使用する場合、cv.FindCornerSubPix (ここでは「features」という名前) によって返される点の配列に (cv2.fitEllipse を使用して) 楕円を合わせる必要があります。インターネット上でこのような例を数多く見てきましたが、理解できません。私は cv.FindCornerSubPix がタプルの配列を返すと考え、私のコードは cv2.fitEllipse の引数として numpy 配列を要求するエラーを引き起こしたので、'features' を numpy 配列に変換しようとしましたが、エラーは次のようになりました:

'エラー: ......\src\opencv\modules\imgproc\src\contours.cpp:2019: エラー: (-215) points.checkVector(2) >= 0 && (points.depth() == CV_32F || ポイント.深さ() == CV_32S)'

196行目（コードの最後にある「cv2.fitEllipse（ellipse）」）で、正しい配列形式をcv2.fitEllipseに供給していないと思います。助けてくれませんか？以下のコードは、opencv サンプルの lkdemo.py を修正したものです。

            # search the good points
        features = cv.GoodFeaturesToTrack (
            grey, eig, temp,
            MAX_COUNT,
            quality, min_distance, mask, 10, 0, 0.04)

        # refine the corner locations
        features = cv.FindCornerSubPix (
            grey,
            features,
            (win_size, win_size),  (-1, -1),
            (cv.CV_TERMCRIT_ITER | cv.CV_TERMCRIT_EPS, 20, 0.03))

    elif features != []:
        # we have points, so display them

        # calculate the optical flow
        features, status, track_error = cv.CalcOpticalFlowPyrLK (
            prev_grey, grey, prev_pyramid, pyramid,
            features,
            (win_size, win_size), 3,
            (cv.CV_TERMCRIT_ITER|cv.CV_TERMCRIT_EPS, 20, 0.03),
            flags)

        # set back the points we keep
        features = [ p for (st,p) in zip(status, features) if st]

        if add_remove_pt:
            # we have a point to add, so see if it is close to
            # another one. If yes, don't use it
            def ptptdist(p0, p1):
                dx = p0[0] - p1[0]
                dy = p0[1] - p1[1]
                return dx**2 + dy**2
            if min([ ptptdist(pt, p) for p in features ]) < 25:
                # too close
                add_remove_pt = 0

        # draw the points as green circles
        for the_point in features:
            cv.Circle (image, (int(the_point[0]), int(the_point[1])), 3, (0, 255, 0, 0), -1, 8, 0)

        #Fit an ellipse
        array = np.array([tuple(i) for i in features])
        ellipse = np.asarray(array)
        cv2.fitEllipse(ellipse)
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乾杯

于 2013-05-28T21:49:52.410 に答える