select count(*) from nyc_census_blocks
SELECT * FROM spatial_ref_sys WHERE srid = 26918;
--查看纽约市所有社区的名字
select name from nyc_neighborhoods;
select * from nyc_neighborhoods;
--查看布鲁克林所有社区的名字
select n
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2024-11-02 11:39:17
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在连续情况下，图像函数为 ，那么图像的p+q阶几何矩（标准矩）定义为： 这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，缩放和平移不变性。 实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有 和 不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物体的描述才是真正的具有旋转、缩放
# Python获取内接矩形：一个简单而实用的技术
在计算机图形学中，内接矩形（Bounding Box）是一个常用的概念，它指的是一个矩形，能够完全包含一个给定的图形或物体。在Python中，我们可以通过一些简单的计算来获取一个多边形的内接矩形。本文将介绍如何使用Python来实现这一功能，并展示一个具体的代码示例。
## 内接矩形的概念
内接矩形是一个矩形，它的四个顶点都在多边形的边界上
原创
2024-07-22 11:04:29
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# 实现最小内接矩形的Python教程
## 一、流程概述
为了实现最小内接矩形，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------------------------------------|
| 数据输入 | 收集点的数据，可以是二维
# Python OpenCV 求内接矩形
在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的工具，可以用来处理图像和视频。今天，我们将学习如何使用Python OpenCV来求一个多边形的内接矩形。本文将详细介绍实现该功能的每一步，适合刚入行的小白。
## 工作流程
下面是我们将要遵循的工作流程，展示了实现的每一个步骤以及输入和输出。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 04:45:28
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沿圆周走v1个单位长度，此时坐标为第二个点的坐标
原创
2013-03-17 10:02:33
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最小包围这类的我一直没有注意，在换了团队之后，新的团队要求将目标如何如何标记出来。所以找了这个例子写一下注释，方便以后查看 思路远比实现更重要，下面是将要注释的代码的代码思路 所解释的例子结构是： 头文件 help函数 main函数 定义mat 产生随机点 产生最小包围的矩形等 绘制出来 显示图片 以下是例子以及注释，源文件为opencv自带例子的minarea.cpp文件#
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2024-05-25 16:33:24
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# 如何实现多边形获取内接矩形（Java）
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中实现多边形获取内接矩形。我们将按照以下步骤进行操作：
## 步骤概述
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个多边形对象 |
| 2 | 找到多边形的最小矩形包围盒 |
| 3 | 计算包围盒的中心点 |
| 4 | 计算包围盒的宽度和高度 |
| 5 | 根据中心点
原创
2024-02-14 07:42:57
159阅读
在OpenCV中，可以很方便的得到Hu不变距，Hu矩在图像旋转、缩放、平移等操作后，仍能保持矩的不变性，所以有时候用Hu不变距更能识别图像的特征。Hu矩由于具有尺度、旋转、平移不变性，可以用来做匹配。Hu不变矩主要是利用归一化中心矩构造了7个不变特征矩,由二阶矩和三阶矩可以导出7个不变矩：opencv中计算Hu矩函数说明 该函数计算7个Hu不变量。 这些值被证明对图像比例，旋转和反射是不变的，但第
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2024-08-30 22:03:21
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一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
这本电子书的第五章非常牛 B ，里面讲到了一系列与多边形的内接图形有关的定理及其证明。有意思的是，同样是研究多边形的内接图形，当具体的研究对象不同时，证明手段也各有各的精彩，并且十分难得的是，这些证明都极具欣赏价值。读完这些巧妙的证明后，我迫不及待地想与大家分享。这里我们先来热热身，看一看最简单的情况：一个多边形内是否总能内接一个等边三角形。&nbs
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2023-10-12 09:38:50
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轮廓特征属性及应用(六)1.轮廓最小外接圆——minEnclosingCircle()2.轮廓的椭圆拟合——fitEllipse()3.轮廓的多边形逼近——approxPolyDP()4.计算轮廓面积——contourArea();计算轮廓长度——arcLength()5.提取不规则轮廓 先上ppt：代码：1.轮廓最小外接圆///轮廓最小外接圆
#include "opencv2/ope
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2023-12-18 16:06:08
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参考python-opencv 图像捕捉多个不规则轮廓，与轮廓内接区域(圆/矩形)思路-持续更新编辑中(会附上详细的思路解释和图片) 前言提示：利用中心延展算法的思想，加入快扩散慢收缩，加快运行速度。由于使用矩来求轮廓的重心，并作为扩散的中心点，所以对u形的区域不友好。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、源码代码如下（示例）：//最大内接矩形，传入单个轮廓
//利用中心延展算法的思想，加入
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2023-11-19 08:58:03
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21.jpg#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/21.jpg"); cv::Mat bin_img; cvtColor(src, bin_img, cv::COLO
原创
2022-01-25 11:11:01
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目录简介代码实现外接圆外接矩阵简介在计算机视觉和图像处理中，使用外接圆和外接矩形绘制的目的是进行特定对象或区域的边界框标记，从而更容易识别、跟踪或测量这些对象。这些外接形状不仅提供了重要的定位和尺寸信息，还有助于减少处理的数据量，从而提高算法的效率。代码实现外接圆cv2.circle()是OpenCV库中用于绘制圆的函数基本语法如下：cv2.circle(image, center, radius
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2024-06-05 20:17:57
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1 获取轮廓OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours()import cv2import numpy as npimgray = cv2.imrea
原创
2022-07-21 09:30:39
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主要思路做本题之前推荐大家做LeetCode 84题柱状图中最大的矩形，本题关键还是类比此题。方法一：使用柱状图的优化暴力方法 把矩阵想象成柱状图，首先计算出矩阵的每个元素的左边连续的1的数量，其实就是相当于确定宽度，接下来我们枚举以该元素为右下角的全部矩形，也就是确定高度。方法二：单调栈，同 leetcode#84柱状图中最大的矩形的做法 想象把84题中的柱状图顺时针旋转90度，本题中元素左边连
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2023-12-13 01:03:10
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QT自定义图形项中的boundingRect()和shape()函数的理解实现自定义图形项经常需要重绘的函数有boundingRect()、paint()、shape()。针对霍亚飞的Qt creator中所说，boundingRect()函数具有以下特点：1.paint绘制的图像必须在boundingRect()函数之中。2.用来确定哪些区域需要重构（repaint）。3.用来检测碰撞其中第二个
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2024-10-22 21:05:08
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## Python中的boundingRect函数
在计算机视觉和图像处理领域，boundingRect 是一个常用的函数，用于获取图像中目标区域的边界框。边界框是一个矩形框，包围着目标区域，其位置和尺寸可以帮助我们分析目标的特征和位置。Python 提供了一个非常方便的函数 boundingRect，用于计算给定点集的最小边界矩形。
### boundingRect 函数的语法
在 Pyt
原创
2023-08-01 19:21:54
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在使用OpenCV的过程中，findcontours是相对使用比较多的，在之前的博客中，介绍了vector<vector<Point> > contours容器： 查找轮廓时内轮廓与外轮廓： 再来看下findCountours的函数原型：CV_EXPORTS_W void findContours(
InputOutputArray image,
OutputArray
