算法介绍： k-means 算法接受参数 k ，然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。 聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是： 以空间中k个点为中心进
前言OpenCV是一种经常被用到的计算机视觉库。然而，它的文档是只用英文发布的。这对习惯中文阅读的国内计算机爱好者来说并不是太友好，特别是对那些还没受过高等教育但对计算机科学抱有美好向往的普通大众。诚然，英文阅读对于业内的大牛们来说并不会带来什么障碍。但是我们栗子社区是要走群众路线的。大牛们虽然技术水平高，但是能力越大责任越大，他们并不能天天来社区陪大家吹水。客观地看，我们的社区的生存根
简介凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。例子：假设平面上有p
文章目录凸包（convex hull）凸包（convex hull）Graham扫描算法API使用步骤：Code效果 凸包（convex hull）1、凸包概念； 2、API说明； 3、代码演示； convex ： 凸面的，凸出的，凸多变形的； hull : 物体外壳；凸包（convex hull）1、凸包（convex hull）：在一个多边形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者
# 实现“opencv 联通区域 python”教程
## 一、整体流程
为了实现opencv中的联通区域（Connected Components）算法在Python中的应用，我们需要完成以下步骤：
```mermaid
pie
title 实现opencv联通区域python流程
"导入必要的库" : 20
"读取图像" : 20
"转换为灰度图" : 20
OpenCV学习笔记(3)_OpenCV中的灰度阈值筛选和连通域分析实例 文章目录OpenCV学习笔记(3)_OpenCV中的灰度阈值筛选和连通域分析实例1. 实例来源2. 实例核心代码3. 实例知识点3.1 读取灰度图像3.2 cv::threshold3.3 cv::connectedComponentsWithStats3.4 连通域长宽筛选3.5 筛选结果提取3.6 筛选结果涂色显示 1.
OpenCV与图像处理学习九——连通区域分析算法（含代码）一、连通区域概要二、Two-Pass算法三、代码实现 一、连通区域概要连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域，连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CV和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。例如： OCR识别中字符分割
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2023-08-23 20:11:12
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat imag
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2018-09-23 12:50:00
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图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。4-邻域和8-邻域：常用的图像邻域分析法有两遍扫描法和种子填充法。两遍扫描法会遍历两次图像，第一次遍历图像时会给每一个非0像素赋予一个数字标签，当
分割单文档首先为单文档客户群开辟一个空间，可以在空间上添加控件。1.自定义一个类这里起名时CDview，基类时CFormView，添加成功后资源视图中会出现IDD_DVIEW在这里面添加控件就可以了。2.在CMainFrame头文件中声明CSplitterWnd m_wndSplitter;并且在CMainFrame源文件中添加两个头文件。因为SingleDocView.
如下：用人手图来举例说明凸缺陷概念。手周围深色的线描画出凸包，A到H被标出的区域是凸包的各个“缺陷”，这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。函数说明：返回默认的随机数生成器。解释：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸边形，它是包含点集中所有的点。
原创
2023-02-14 16:39:58
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利用python指定函数将特定数据框起来，生成凸包函数：scipy.spatial.ConvexHull() ConvexHull直译是凸包，表示在一个平面上，我们能找到的最小的将一组数据全部包括在内的凸集 通俗的来说凸包就是包围一组散点的最小凸边形 相对的我们也有凹边形 重要参数： 类ConvexHull能够帮助我们创建N维凸包重要参数points：浮点数组成的n维数组，结构为(点的个数，维度)
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2023-10-11 08:51:48
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OpenCV实现连通区域填充前言本博客主要解决的问题来源于数据结构老师的一次作业，作业内容如下图所示。要处理的图像如下：环境配置VS2019C++OpenCV-4.1.0第一部分：使用轮廓查找和漫水填充的方法实现区域染色流程图：源程序代码：void deal_test_1()
{
Mat test_1_gray, test_1_threshold, test_1_gauss;
Ma
opencv连通域学习连通域 连通域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找彼此相互独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像中较为常用的方法。例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。
一.概念： 凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。 在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。 X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的线性组合来构造. 在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。 用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点
Opencv 通用图像变换 General Image Transforms相比于一类图像变换——卷积，其特点是图像中某个像素点的值只周围的几个像素点的值有关，而本文将介绍的图像变换并不属于此类。拉伸、收缩、扭曲和旋转Uniform Resizevoid cv::resize(
cv::InputArray src, // Input image
cv::OutputArray dst, //
案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：凸包的概念 凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意连续三个点的
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
# 利用Python和OpenCV求解联通区域的基本流程
联通区域分析是计算机视觉中的一个重要课题，尤其在图像处理、模式识别和场景分析中广泛应用。今天，我将指导你使用Python和OpenCV库来实现这一功能。以下是我们要进行的步骤：
| 步骤 | 内容描述 | 代码 |
|------|----------|------|
| 1 | 导入必要的库 | `import cv2``import
已知一个多边形N有点A,B,C,D,E,F,G,H组成，切多边形的凹凸性不确定，如何判断多边形的方向呢。如
原创
2022-10-19 16:14:44
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