1、轮廓面积获取函数输入当前轮廓点集,输出该轮廓点集的面积area = contourArea(contours[t]);//计算轮廓面积2、轮廓周长获取函数输入当前轮廓点集,第二个参数：bool closed：表示轮廓是否封闭的 输出该轮廓点集的周长len = arcLength(contours[t], true);//计算轮廓周长3、轮廓圆形度计算原本计算公式：网上的公式一般是这个：e=（4
# Java OpenCV 近似轮廓实现指南
在计算机视觉领域，轮廓检测是一项基本而重要的技术。使用 OpenCV（开源计算机视觉库），我们可以有效地找到图像的轮廓，并对其进行近似处理。这篇文章将指导你如何在 Java 中实现轮廓的近似，特别适合刚入门的小白。
## 流程概述
首先，我们需要了解实现近似轮廓的基本流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 05:47:59
33阅读
本文主要是介绍如何根据图片的像素值寻找同一像素值的类，并寻找轮廓圈出图片。1.二值化函数原型double threshold( InputArray src,OutputArray dst,double threshold,double maxval,int type ); 参数说明 src：原始数组，可以是Mat类型。 dst：输出数组，必须与 src 的类型一致。 threshold：阈值 m
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2024-03-23 10:01:23
38阅读
需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复
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2024-07-04 11:40:24
44阅读
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10
原创
2022-03-23 18:05:06
1558阅读
在今天的技术世界中，近似匹配在数据处理、字符串搜索和机器学习等领域，扮演着越来越重要的角色。无论是在采购系统中查找接近的商品，还是在用户行为分析中处理模糊查询，Python提供了丰富的库可以实现这样的需求。然而，现实应用中往往难免会遇到一些问题。本文将详细探讨“Python近似匹配”过程中出现的具体问题，以及解决方案的构建与验证。
> **用户场景还原**
> 假设我们有一个电商平台，用户在
#1 内建函数
乘方：pow()
>>> pow(2,3)
8
>>> 取绝对值：abs()
>>> abs(-1)
1
>>> 四舍五入为最接近的整数：round()
>>> round(2/3)
1
>>> round(3/2)
2
&
目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
180阅读
什么样的商标属于近似商标？如何判断？判断近似商标有什么意义？ 一、什么样的商标属于近似商标？商标近似不外乎商标文字的形、音、义近似，商标图形的构图、着色、外观近似，或者文字和图形组合的整体排列组合方式和外观近似，立体商标的三维标志形状和外观近似，颜色商标的颜色或者颜色组合近似，其使用在相同或类似商品（服务）上易使相关公众对商品（服务）的来源产生误认。例如：
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2024-03-12 18:05:04
49阅读
1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
201阅读
轮廓分析(silhouette analysis)可用于研究聚类结果之间的分离距离。轮廓图是一个聚类中的每个点与相邻聚类中的点之间接近程度的度量指标，从而提供了一种直观地评估参数(如聚类的数量)的方法。此度量指标的范围为[-1,1]。 接近+1的(被称为)轮廓系数的值表示相邻聚类的样本距离很远；值为0表示样本在两个相邻聚类之间的决策边界上或非常接近决策边界；而负值表示这些样本可能已分配给错误的
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2023-07-29 20:06:12
255阅读
opencv for python的轮廓（1）一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：2.需用函数：3.代码实现如下：4.图像近似方法说明：二、：图像轮廓的矩、面积和周长1.图像的矩（image moments）2.图像的面积3.图像的周长4.代码实现 一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：轮廓是颜色或者灰度相同的边界点连成的边界曲线，轮廓在物体形状分析以及轮廓检测和识别中很有用。轮廓
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2023-08-11 08:47:20
157阅读
轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
在HDevelop中dev_close_window ()read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg')rgb1_to_gray (Image, GrayImage)edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10)*亚像素边缘select_shape_xld (Edges, SelectedXLD, ['area'],
原创
2022-03-23 18:08:26
520阅读
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm12.2 绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(
image,
contours,
contourIdx,
color[,
thickness[
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2023-08-02 15:29:48
574阅读
图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
65阅读
轮廓可以简单的看做连续的点（包括边界）连成的曲线，他们具有相同的颜色或者灰度。主要应用在形状分析和物体的检测与识别。处识轮廓一般来说为了更加准确，要使用二值化图象，在寻找轮廓之前，进行阈值化处理或者Canny边缘检测；查找轮廓的函数会更改原始图象，如果后期还想使用原始图像的话最好找另一个变量储存；一般物体是白色而背景是黑色。 这里哟两个函数cv2.findContours()和cv2.drawC
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2024-02-28 21:59:56
81阅读
Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 48 篇。 Python OpenCV学在前面轮廓检测与轮廓特征cv2.findContours 函数返回值 contours轮廓特征矩轮廓面积轮廓周长外接矩形其余补充学习橡皮擦的小节 学在前面图像金字塔学习的时候，就要想着有个金字塔在你眼前，这个金字塔最底部是你的原图像（源图像）。关于图像金字塔
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2024-07-31 11:33:05
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所用函数简介cv2.threshold() 二值化cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst参数意义src表示的是图片源thresh表示的是阈值（起始值）maxval表示的是最大值type表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）cv2.findContours()
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2023-08-18 14:43:56
268阅读
Python-Opencv 轮廓常用操作1.颜色空间转换使用cv2.cvtColor(input_image ，flag)，flag为转换类型常用的转换类型有：BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAYBGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSVimg_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)2.二值化ret, d
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2024-03-02 10:20:02
85阅读
