findContours函数参数说明及相关函数findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像i
这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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图片来自网络摄影｜网络#1 寻找点集的边界意义自动驾驶碰撞检测中，对于其他交通参与者可以使用bounding_box的方式表示（类似于图像视觉中使用一个 [盒子] 将对象框起来）。不同的障碍物占用的区域就是轨迹的不可行区域，对于激光雷达这类感知系统，形成的是一系列点云。那么点集如何描述生成最优的边界呢？本文介绍一下三种常见的方式。 三种不同的点集边界生成方式#2&nb
# Java 求多个点的外轮廓
在计算机科学和图形学中，外轮廓（或称为凸包）是一个重要的概念，它定义了一组点的最小面积的凸形状。换句话说，外轮廓是包围给定点集合的最小凸多边形。本文将探讨如何使用Java来求解多个点的外轮廓，并用图示化的方式来帮助理解。
## Convex Hull 的应用
外轮廓有很多实际的应用，包括：
- **计算几何**：在很多计算几何问题中，获取一组点的外轮廓是基本
原创
2024-09-10 03:20:32
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先上爬取结果：https://github.com/aa3222119/MLprocess/tree/master/papapa/imgs_可以直接食用代码：一点也不6，方便以后找函数，很大面积都是字符串变量，绕过看：import requests,time,re,random,os
from bs4 import BeautifulSoup
piduan_1 = """我的手机 19:38
各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
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2023-11-02 09:29:49
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水平面上有 N 座大楼，每座大楼都是矩阵的形状，可以用三个数字表示(start, end, height)，分别代表其在x轴上的起点，终点和高度。大楼之间从远处看可能会重叠，求出 N 座大楼的外轮廓线。 外轮廓线的表示方法为若干三元组，每个三元组包含三个数字 (start, end, height)，代表这段轮廓的起始位置，终止位置和高度。 注意事项
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2023-11-20 12:06:58
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使用Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
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轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积的**contourArea()**函数，该函数的函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
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2024-03-18 10:06:26
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# 使用 Java 实现二维点集的外轮廓
在计算几何中，二维点集的外轮廓（又称为凸包）是指包围这些点的最小凸形状。本文将指导你如何在 Java 中实现这一功能，并提供详细步骤和代码示例。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------|
| 1 | 创建点类 |
| 2
话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
'''
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2024-05-04 17:01:36
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轮廓发现前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制
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2024-04-27 14:31:11
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轮廓仪是一款检测物体轮廓要素的仪器，该仪器有两种类型，接触式与非接触式，今日小编就带你们来了解一下接触式与非接触式轮廓仪吧。 接触式轮廓仪接触式轮廓仪是通过将待测物体的表面滑过测针以获取表面轮廓参数，例如角度处理(坐标角，Y坐标的角度，两线之间的角度)，圆的处理(圆弧半径，圆心到圆心距离，圆心到直线的距离，交点到圆心的距离，直线到切点的距离)，点线处理(两条线的交点，交点到直线的距离，交点和交点之
判断两个多边形是否相交 ，当前认为一个点相交也是相交，可针对凹多边形和凸边型等多复杂的多边形进行相交判断，采用java实现，因为网上java实现的比较少，所以这里写下如何实现，适用于碰撞检测，地图等等应用场景入口方法：intersectionJudgmentpackage org.dxl;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
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2023-09-03 21:33:03
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目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码 一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.draw
# Python散点的外轮廓实现方法
## 简介
在数据可视化中，经常需要绘制散点图来展示数据的分布情况。而有时候，我们希望突出散点图中的外轮廓，以便更好地理解数据的分布特点。本文将教会你如何使用Python实现散点的外轮廓效果。
## 实现步骤
下面是实现散点的外轮廓的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 生成散点
原创
2023-12-30 06:50:32
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目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
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2024-05-27 15:40:53
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