cv2.findContours()函数函数的原型为cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])opencv2返回两个值：contours：hierarchy。注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy参数第一个参数是寻找轮廓的图像；第二个参数表示轮廓
# Python cv 轮廓质心实现流程
## 介绍
在计算机视觉中，轮廓质心是指一个对象的轮廓的几何中心。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现轮廓质心的计算。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV来实现轮廓质心的计算。
## 准备工作
在开始之前，请确保已经安装了Python和OpenCV库。如果还没有安装，请按照以下步骤进行安装：
1. 安装Python：可以从P
原创
2023-09-17 10:15:01
292阅读
轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。例子：import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("E:\\font\\bmp\\kaiti\\U_004E56.bmp")
# 转灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2023-09-01 17:35:56
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# Python cv 二值化后的质心
## 引言
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的研究方向。图像二值化是图像处理中的一种常用技术，用于将图像转化为只包含黑白两种颜色的二值图像。对于二值图像，我们通常会关注其中的特征点，如质心（Centroid）。质心是一个图形的几何中心，可以用于识别和定位图像中的目标。
本文将介绍如何使用Python的OpenCV库进行图像二值化，并计算二值化图像的
原创
2023-09-18 15:39:25
128阅读
一、汉诺塔问题def hanoi(n,a,b,c): #从a经过b移动到c
if n>0:
hanoi(n-1,a,c,b) #从a经过b移动到c
print("盘%d moving from %s to %s" %(n,a,c))
hanoi(n-1,b,a,c) #从b经过a移动到c
hanoi(2,'A','B','C')递
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2024-08-12 17:54:02
31阅读
# 使用Python cv 获取DCT系数的流程及实现指南
在图像处理领域，离散余弦变换（DCT，Discrete Cosine Transform）是对图像进行压缩和特征提取的重要方法。本文将指导你如何在Python中使用OpenCV库来获得图像的DCT系数。整个过程将分为几个简单的步骤，并详细介绍每一步所需的代码和实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解整个流程。下面是一个简化的步
原创
2024-09-25 05:54:07
233阅读
# 使用 Python 实现 FindCounters Ccmp 模式
在计算机视觉和图像处理的领域中，使用 Python 进行目标计数是一个非常有用的技能。本文将指导初学者如何使用 Python 中的 `findCounters` 在 Ccmp 模式下进行目标计数。我们将逐步定义流程，展示所需步骤的甘特图，并提供必要的代码和注释。
## 任务流程概览
下面是过程的基本步骤概览：
| 步骤
# 如何在Python中实现“质心”计算
在数据科学和机器学习中，质心（centroid）通常用于聚类分析中，特别是在K-means算法中。质心是指一组点中所有点的平均位置。本文将以新手的角度，详细教您如何在Python中计算质心。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整个实现过程。下表展示了我们计算质心的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-13 09:23:58
270阅读
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
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2024-05-16 04:44:26
336阅读
如何实现“质心 python”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“质心 python”这一任务。首先，我们需要了解整个流程，并逐步指导你如何完成每一步。
### 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“质心 python”流程
section 理解算法
学习算法流程 :done, des1, 2021-11-01, 2d
理
原创
2024-02-25 03:53:43
34阅读
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
309阅读
6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码 文章目录6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码1 算法原理2 代码3 效果 （6）图像编码技术和标准，包括预测编码（DPCM编码、余弦变换编码、小波变换编码） 1 算法原理图像处理中常用的正交变换除了傅里叶变换外，还有其他一些有用的正交变换,其中离散余弦就是一种。离散余弦变换表示为 DCT( Discrete
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2023-09-16 13:55:00
347阅读
目录一、膨胀卷积的产生二、膨胀卷积的定义2.1 感受野 (Receptive Filed)2.2 膨胀率/空洞率2.3 例子三、膨胀卷积的的特点3.1 优点3.2 缺点3.3 改进一、膨胀卷积的产生扩张 / 膨胀 / 空洞卷积 (Dilated / Atrous Convolution) (以下统一简称膨胀卷积) 最初旨在解决图像分割问题。早期多用卷积层+池化层堆叠来增加感受野
from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
282阅读
文章目录1.图像二值化2.阈值2.1.阈值的定义2.2.阈值类型2.2.1.二进制阈值化(cv2.THRESH_BINARY)2.2.2.反二进制阈值化(cv2.THRESH_BINARY_INV)2.2.3.截断阈值化(cv2.THRESH_TRUNC)2.2.4.阈值化为0(cv2.THRESH_TOZERO)2.2.5.反阈值化为0(cv2.THRESH_TOZERO_INV)3.图像二值
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2023-07-27 18:30:55
127阅读
# Python 寻找质心的实现
在数据科学和机器学习领域，寻找质心（centroid）是非常重要的一步。质心是数据集或聚类的中心点，通常用于聚类分析，如K-means算法。本文将教你如何在Python中找到质心，并通过实用的示例来说明这一过程。
## 整体流程
在进行质心计算之前，我们首先确认整个过程的步骤。以下是找到质心的基本流程：
| 步骤 | 描述
先上原图：1)先灰度化、二值化2)cv.findContours()函数找出每个小离散块的轮廓3)每个轮廓点的坐标，准备绘制一个矩形边界框。cv2.boundingRect() 获取x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)cv.rectangle(src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 绘制外接矩形
# Python求质心
## 介绍
质心是几何中的一个重要概念，它代表了一个物体的平均位置。在数学和物理领域中，质心是一种重要的计算方法，它可以用来描述物体的平衡状态、形状和位置。在计算机科学领域中，我们可以使用Python编程语言来计算一个多维数据集的质心。
本文将介绍Python中求解质心的常见方法以及实际应用示例。我们将先介绍质心的定义和数学原理，然后详细介绍Python中求解质心的几
原创
2023-08-23 12:33:29
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# Python中的光斑质心计算
在图像处理和计算机视觉中，光斑的质心（Centroid）是一个重要的物理特征。质心可以被视为光斑的“重心”，它为我们提供了有关光斑分布形状和位置的有价值信息。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用Python计算光斑的质心，并提供相应的代码示例。
## 光斑质心的定义
质心是一个几何形状的平均位置。在二维图像中，光斑的质心可以通过以下公式计算：
\[
C_
原创
2024-09-10 03:53:12
226阅读
# Python灰度质心实现流程
## 1. 理解灰度质心
在开始实现之前，首先需要理解什么是灰度质心。灰度质心是指在图像或者图形中，将颜色的灰度值看作是质量（质量越大，颜色越深），每个像素点的坐标看作是质点的位置。灰度质心可以用来描述图像或者图形的整体灰度分布。
## 2. 实现流程
下面是实现"Python灰度质心"的流程。
表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
原创
2023-11-12 09:58:08
445阅读
