几何画板制作的验证三角形重心定理课件样图： 几何画板课件模板——验证三角形重心定理示例 在该课件中，首先分别度量了三角形中以重心点O为界限的线段AO、OD、CO、OF、BO、OE的距离，然后通过利用“数据”——“计算”命令计算出了AO/OD、 CO/OF、BO/OE的值，发现重心到三角形顶点的距离是重心到对边中点距离的2倍。另外，我们还可以使用“移动箭头工具”任意拖动三角形ABC的任
霍夫圆检测能检测出目标图像中存在的圆，但在实际使用中，参数调节存在很大的困难，故在本博文中对霍夫圆检测的原理、参数列表、优化经验进行分析总结。详细的列出了各个参数的调节依据，实现了在复杂背景下的霍夫圆检测。1. 原理介绍1.1 基本原理相关知识： 霍夫圆检测与霍夫变换密切相关，霍夫变换是基于极坐标系（是由半径与夹角所描述的一种坐标系）与笛卡尔坐标系（普通的平面坐标系）的相互转变而实现的。笛卡尔坐标
在计算机视觉领域，使用 Python 的 OpenCV 库进行图像处理时，重心（Centroid）是一个非常重要的概念。它不仅可以帮助我们识别物体的定位，还能对多个物体之间的关系进行分析。今天我们将通过一个系统的流程，来探讨如何解决与“Python OpenCV 重心”相关的问题。
## 备份策略
通常，我们首先需要创建一个备份策略，以防数据丢失或损坏。从重心计算的结果到图像处理的中间步骤，数
在进行计算机视觉相关项目时，使用OpenCV和Python进行图像处理是一个常见的选择。然而，随着项目规模的扩大和复杂度的增加，数据的管理和恢复显得尤为重要。本篇博文将详细阐述在处理“重心opencv python”问题时的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施及最佳实践。
## 备份策略
首先，我们需要确保数据的安全性，再复杂的项目中，明确的备份策略是保障数据完整性的重要步骤。下
目录一、轮廓发现1、轮廓发现(find contour in your image) 的含义2、相关的API 以及代码演示二、凸包1、凸包（Convex Hull）的含义2、Graham扫描算法- 概念介绍3、cv::convexHull 以及代码演示三、轮廓周围绘制矩形和圆形框一、轮廓发现1、轮廓发现(find contour in your image) 的含义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础
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2024-09-23 20:34:13
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本篇文章主要从两方面来讲opencv中图像几何变换中有关缩放、旋转的原理和使用方法。其中重采样只讲最邻近插值法和双线性插值法，并附上相关代码。目录一、重采样的原理1.1 最邻近插值法1.2 双线性插值法二、重采样函数实现三、仿射变换的部分代码实现及使用四、.cpp文件具体代码实现4.1 头文件和函数声明部分4.2 main函数部分4.3 函数实现部分五、 运行效果展示一、重采样的原理1.1 最邻近
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2024-03-28 11:32:06
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Core组件进阶1. 访问图像中的像素1.1. 图像在内存中的存储方式图像在内存中一般在内存足够大的系统中可以连续存储，连续存储有助于提升图像扫描速度，可以用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储的。另外Ope
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2024-04-27 19:42:58
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用OpenCV的话，这样的活儿也就那么两三行代码，而且灵活可靠。但是，玩图像处理只懂玩成这样就悲哀了，就如同游戏引擎之于计算机图形学，太依赖图像库是不利于自己的成长和知识的提升的。 圆心提取的本质是从一张含有圆形/椭圆标志物的图片（见下图1，现实图片经各种处理到达这种圆与背景分明的样态）中，选
实验内容及实验原理：1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：f(x)=a*x+b其中参数a为线性函数的斜率，b为线性函数的在y轴的截距，x表示输入图像的灰度，f(x)表示输出图像的灰度。要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。不同之处在于它是分段线性变
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2024-04-19 16:18:47
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1.基本介绍 opencv中的图像加法运算就是将两幅图像或一幅图像与一个标量（标量即单一的数值）进行相加。 对于两幅的图像相加，要求相加的图像的大小应该相同，在处理时应该将两幅图像相同位置的像素的灰度值（灰度图像）或彩色像素各通道值（彩色图像）分别相加。 对于一幅图像和一个标量相加的情况，则应该将图像所有像素的各通道值分别与标量进行相加。 目前主要有两种用途，一种是用于减少甚至消除图
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2024-05-08 19:34:50
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1.什么是阈值？在图像处理的时候，我们可能经常需要剔除一些高于或低于某一值的一些像素 而阈值就可以被看成是最简单的图像分割方法，我们可以通过设定阈值来分割出图像中我们需要的部分 那么是怎么做的呢？ 对于一副灰度图像，它的灰度值是在0（黑色）~255（白色）之间的，也就是说灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色（灰色）深度，像这样： 假设我们设定了一个阈值x，那么灰度图像中大于x的部分和小于x的部
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2024-03-25 19:51:42
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## Python OpenCV: Counter的外接矩形
### 引言
在计算机视觉和图像处理中，Counter是一种常用的技术，用于检测和测量图像中的对象数量和形状。当我们在图像中找到并标记出对象的位置后，有时候我们还需要计算并绘制出对象的外接矩形。外接矩形是一个矩形框，恰好包围住对象，并且与对象的边界平行。
Python的OpenCV库是一种流行的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和
原创
2023-11-30 15:04:35
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1、学习目标 在Python中使用OpenCV检测简单几何形状 2、使用函数方法 cv2.findContours() cv2.drawContours() cv2.arcLength(contour, True) cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True) approx.ravel() 3、程序import numpy as np
import cv2
img = c
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2023-08-21 15:26:31
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这个是和抽奖器一起做的呵呵界面很难看。。。美工不是我强项呀~自娱自乐做着玩~
原创
2008-05-30 16:02:57
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collections是Python内建的一个集合模块，其中提供了许多有用的集合类：namedtuple：只有属性的简易类deque：双向增删的ListChainMap：多个字典的链接Counter：计数器以及其他可以参考：10.8 模块：collections - ShineLe - 博客园 Counter作用：统计参数中各元素出现的次数。如果参数是list，统计结果为list中每个元
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2023-07-07 22:27:49
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1.图像读入import cv2
import numpy #图像以ndarray存储
img=cv2.imread('图像路径/图像名称',彩色/灰度图)
#cv2.IMREAD_COLOR 彩色图
#cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度图
#图像读入以后是一个三维矩阵，矩阵中的的每一个元素都是一个像素点，[b,g,r]的形式来表示一个像素点在B,G,R通道中的值。2.图像显示cv
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2024-02-12 22:16:14
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目录前言：本篇学习内容：1.寻找凸包1.1 凸包1.2 寻找凸包2.使用多边形将轮廓包围参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指
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2024-05-11 09:28:54
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a=[1,2,3,3,3,3,3,5,6,7,7,7,8,8]Counter(a)Counter({1: 1, 2: 1, 3: 5, 5: 1, 6: 1, 7: 3, 8: 2})mostn=Counter(a).most_common(2)mostnOut[185]: [(3, 5), (7, 3)]mostn[0][0]Out[186]: 3mostn[0][1]Out[187]:
原创
2023-01-20 10:07:01
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构造一个空Counter import collections c = collections.Counter() c.update('abcdaab') print(c) # Counter({'a':3,'b':2, 'c':1,'d':1}) c.update({'a':1,'d':5}) p
原创
2022-06-17 06:50:00
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counter for windowsprogram wCounter;{$APPTYPE CONSOLE}uses SysUtils, Inifiles;var ini: TIniFile; cnt: Integer;function CreateIniFile(): Boolean;var f: TextFile;begin
原创
2023-01-18 00:23:50
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