薛定谔元组，是一个元组而不是一个元组

Question

我有一个使用单个数值构建的元组元组

 maxcontour = ( (minx,miny),(maxx,miny),(maxx,maxy),(minx,maxy) )

并且确实是一个元组

 print (maxcontour)

((374, 0), (2553, 0), (2553, 3999), (374, 3999))

但是在需要元组的地方使用它时

  cv2.polylines(img, maxcontour, True, (0,0,255), 5 )

我收到这个错误

error: OpenCV(4.5.3) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'polylines' Overload resolution failed:

pts is not a numerical tuple

Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'pts'

我显然忽略了一些非常基本的东西，但我看不到什么；并且错误消息 "Expected Ptrcv::UMat for argument 'pts'" 没有太大帮助。

创建对 cv.polylines() 有效的“数值元组”的方法是什么？

Answer 1

正如@Nathaniel Ford 所说，这些点需要是一个 numpy 数组

To draw a polygon, first you need coordinates of vertices. Make those points into an array of shape ROWSx1x2 where ROWS are number of vertices and it should be of type int32.

所以

maxcontour = np.array( [[minx,miny],[maxx,miny],[maxx,maxy],[minx,maxy]],np.int32)
maxcontour = maxcontour.reshape((-1,1,2))
cv2.polylines(img, [maxcontour], True, (0,0,255))

薛定谔元组，是一个元组而不是一个元组

schroedinger tuple, is a tuple and not a tuple

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