最近在学习OpenCV,OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，拥有丰富的图像处理和计算机视觉方面的算法，同时提供了很多通用算法API。最新的opencv2的版本为2.4.13。下载地址http://opencv.org/更简单的python版本：识别圆形（python版）今天做
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2023-10-13 23:28:51
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笑死，宇宙的尽头是matlab和Microsoft Office 本文程序来自这篇博客，以防万一……把我的程序贴上来吧clear all;
clc;
close all;
%%% 含误差空间圆拟合点 %%%
M=importdata('E:\sjj\0601o\o.txt'); %这是我的离散点数据，n行3列
[num dim]=size(M);
L1=ones(num,1);
A=
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2024-04-18 12:56:41
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已知三维空间离散点坐标(xi, yi, zi)，构建一个空间圆使得空间点尽可能靠近拟合的空间圆。效果如下图首先，所有离散点尽可能在一个平面上，平面方程可表示为 &n
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2024-03-26 10:07:40
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0 引言在进行动态跟踪时，有时可能会关注轨迹的运动状态，例如获取沿圆弧轨迹运动物体的运动半径大小。本文介绍了几种算法对点集（xi，yi）进行圆拟合的方法：代数逼近法、最小二乘法和正交距离回归法。 其中，最常用的是最小二乘法，求最小二乘法的圆就是求圆心（xc，yc）和其半径Rc，使残余函数最小，残余函数定义如下：#! python
Ri = sqrt( (x - xc)**2 + (y - yc)*
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2024-04-17 19:56:10
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来看源码：Row := [0, 100, 200, 100, 0]
Col := [100, 0, 100, 200, 100]
Row := [61.098, 62.402, 61.525]//y
Col := [154.747, 138.099, 130.394]//x
*具体多少个点，圆弧旋转16-20个点完全够了。
Row := [24.052,26.729,28.815,30.285
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2024-04-06 21:08:45
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变换 平滑轮廓：smooth_contours算子：smooth_contours_xld(Contours : SmoothedContours : NumRegrPoints : )示例：smooth_contours_xld (Border, SmoothedContours, 11)Border（输入对象）：输入轮廓对象SmoothedCo
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2024-05-09 21:37:04
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自己想实现的功能就是：给了一系列的离散点，用圆或直线的方式进行拟合，大致效果图如下：受限于本人的数据源的格式限制，本人对于上面的两人的MATLAB及C++代码都进行了简单的改变来适应自己的需求实现如下：MATLAB实现：function [xc,yc,R] = circleFitting( x, y )
%版权声明：本文为CSDN博主「冯Jungle」的原创文章，遵循 CC
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2024-02-20 20:57:14
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此博文为本人写的第一篇博文，写博文的主要目的呢有两个：第一就是对自己做过的工作进行总结；第二就是希望跟志同道合的人相互学习交流~ 本篇博文主要是我自学SIFT、SURF、ORB三种算法（三种特征描述子）过程的笔记以及运行的代码。博文主要是对于三种算法的 归纳以及加入我自己的一些思
问题相当于一个点
大脑是一个圆
怎么去解决这个点才能完美呢！ 思维，
突破这个圆。圆内是已知。圆外未知<圆无限扩大> 扩大像不像放大镜呢。
想到什么事很清晰、 久了点事就会模糊。 再去想的时候<用放大镜>会更清晰吧
随着圆的无限扩大 点也随之改变。
原创
2012-05-17 23:22:51
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OpenCV中使用数组表示图像数据，不过这里的数组并不是Python数组，而是NumPy数组。NumPy是非常著名的科学计算库，可用于进行各种科学计算，由于底层使用C语言实现，所以效率非常高。读者使用type函数输出imread函数的返回值看看这个函数返回的到底是什么数据类型，代码如下：rgb_image = cv2.imread("flower.png")
print(type(rgb_imag
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2024-04-22 12:54:01
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写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
目录棋盘格标定Matlab相机工具包计算相机内参：详情参考链接OpenCV函数调用：实心圆点标定相机标定标定结果-重投影误差完整代码展示在相机内参标定中，采用二维靶标标定主要分为两种方式：棋盘格标定、实心圆点标定。注意棋盘格和实心圆点在标定过程中注意保持清晰，且与水平（竖直）成一定角度15-30°，实验所得，仅供参考。棋盘格标定棋盘格标定相机内参主要采用两种方法：Matlab的相机工具包、Open
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2024-02-23 13:11:19
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对于“python opencv 判断某个点是否在圆以内”这一问题，特别是在图像处理与计算机视觉领域，快速而有效地确定一个点是否位于圆的内部或边界是一个常见需求。这篇博文基于此问题展开，步骤清晰，为如何实现这一功能提供了系统化的解读。
## 背景定位
在计算机视觉应用中，如监测与目标跟踪，常常需要验证某些特定坐标是否在给定几何形状（比如圆）内。这在很多实际场景中都具有重要意义，例如在自驾车的安
文章目录一、直线检测1.1 概念1.2 实战1.2.1 手动cv.HoughLines1.2.2 调用API（推荐）cv.HoughLinesP二、圆检测2.1 概念2.2 实战 一、直线检测1.1 概念霍夫直线变换：用来做直线检测；前提条件-边缘检测已经完成；平面空间到极坐标空间转换。 不知道图像（边缘检测后的图像）中有没有直线，那么就将边
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2024-04-17 15:41:46
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我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色所需要的cv函数：1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,methde) image： 为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值
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2023-06-29 14:23:49
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Laplacian算子边缘检测效果图原始图灰度图效果图scharr滤波器边缘检测效果图原始图X方向Y方向Scharr合并图1、Laplacian算子的简介Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。可使用运算模板来运算这定理定律。如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导
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2024-04-18 15:50:47
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大纲一、霍夫圆变换数学原理二、霍夫梯度法三、示例程序 一、霍夫圆变换数学原理霍夫圆变换的数学原理和霍夫直线变换的数学原理是一致的，都是要将要检测的图形从笛卡尔坐标系转换到霍夫空间。在笛卡尔坐标系中某个特定的圆由三个参数(圆心坐标及圆的半径）所唯一确定： 如果要将其上的点转换到霍夫空间的话，它将是一个在以为基坐标的平面的圆锥面： · 即笛卡尔坐标系中的一个圆变换为了霍夫空间中的一个点，而笛卡尔坐标
getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT;交叉形：MORPH_CROSS;椭圆形：MORPH_ELLIPSE;第二和第三
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;void...
原创
2022-11-22 13:34:50
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霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换大体上相似，只是点对应的二维极径极角空间被三维的圆心点x,y和半径r空间取代，如果用完全一样的方法运算量比较大，运行速速比较慢，所以采用“”霍夫梯度法“”来做圆变换 4.1霍夫梯度法的原理 1.首先对图像应用边缘检测，比如用canny边缘检测 2.然后，对边缘图像中的每一个非零点，考虑其局部梯度，就是用Sobel（）函数计算x,y方向的Sobel一阶导数得到梯
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2024-10-17 18:39:57
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