1. 直线检测 霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。 上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。==========这里省略一万字。。。。总结：在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中
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2024-06-04 10:20:41
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目的本节你将学到: 如何用 Point 在图像中定义 2D 点如何以及为何使用 Scalar
用OpenCV的函数 line 绘 直线用OpenCV的函数 ellipse 绘 椭圆用OpenCV的函数 rectangle 绘 矩形用OpenCV的函数 circle&
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2024-05-14 21:25:22
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opencv Python 详述
霍夫直线检测
原理
其中φ为直线正切角，b为直线截距，ON为原点O到直线的垂11至直线的代数距离。由图示直线方程可由θ和ρ表示。 对于图（a）：φ=π/2+θ b=ρ/sinΘ 整理后有 其余象限同理可得同样的结果。
故可知平面内一条直线可唯一计算出唯一的ρ和θ，即xoy平面内任意条直线对应参数空间
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2024-04-02 00:02:04
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图像中两个像素之间的距离有多种定义方式，图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离欧式距离 略街区距离两个像素点X方向和Y方向的距离之和。欧式距离表示的是从一个像素点到另一个像素点的最短距离，然而有时我们并不能以两个点之间连线的方向前进，例如在一个城市内两点之间的连线可能存在障碍物的阻碍，因此从一个点到另一个点需要沿着街道行走，因此这种距离的度量方式被称为街区距离。街区距离就是由一个像素点
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2023-11-09 10:37:16
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# 使用Python OpenCV计算点到直线的距离
在计算机视觉领域，常常会遇到很多几何计算问题。其中一个常见的任务是计算点到直线的距离。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了很多便利的工具和函数来处理这些问题。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV来计算点到直线的距离，并提供相应的代码示例。
## 点到直线的距离公式
在二维空间中，给定一条直线\(Ax + By + C
原创
2024-10-11 09:28:44
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OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形 目录OpenCV学习笔记（5）：绘制图形：直线、矩形、圆、椭圆、多边形01 绘制直线 cv2.line02 绘制矩形 cv2.rectangle03 绘制圆 cv2.circle04 绘制椭圆 cv2.ellipse05 绘制多边形与填充多边形（详细）cv2.polylines cv2.fillPoly cv2.fillConve
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2024-03-01 11:46:57
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论述了空间点与直线距离的算法以及实现。
原创
2021-11-01 17:34:04
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前文我们讲过使用Opencv现有的Kmeans聚类函数来获取COCO数据集anchor框尺寸：直接调用Opencv函数是很方便，不过存在一个问题：Opencv的Kmeans函数默认使用欧式距离来度量样本之间的距离，而且这是不可更改的。然而不同样本的宽、高差距通常比较大，使用欧式距离会导致聚类结果误差很大，因此yolo目标检测系列的作者改为使用iou来衡量样本距离，使得Kmeans聚类结果更准确稳定
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2024-05-08 19:21:49
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求两点间距离/***** 求两点间距离*****/float getDistance(CvPoint pointO, CvPoint pointA){ float distance; distance = powf((pointO.x - pointA.x), 2) + powf((pointO.y - pointA.y), 2); distance = sqrtf...
原创
2021-07-29 11:54:39
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距离变换运算用于计算二值化图像中的每一个非零点距自己最近的零点的距离，距离变换图像上越亮的点，代表了这一点距离零点的距离越远。 通过以上定义我们可以想到距离变换通常用于细化字符的轮廓和查找物体的质心(中心)。OpenCV提供了函数distanceTransform()用于计算二值化图像的距离变换。函数distanceTransform()有两个C++原型，分别如下：C++: void distan
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2024-02-27 12:49:38
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文章目录引言10.1opencv的Python接口10.2opencv基础知识10.2.1读取和写入图像10.2.2.颜色空间10.2.3显示图像及结果10.3处理视频10.3.1视频输入10.3.2将视频读取到numpy数组中10.4跟踪10.4.1光流10.4.2Lucas-kanade算法10.4.2.1使用跟踪器10.4.2.2使用发生器 引言本章概述如何通过 Python 接口使用流行
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2024-08-06 11:47:44
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1. OpenCV库基础应用//
// Created by g214-j on 18-8-5.
//
#include <iostream>
#include <chrono> // 在C++11中，<chrono>是标准模板库中与时间有关的头文件
using namespace std;
#include <opencv2/core/c
cannny边缘检测1cannny算法介绍 非极大值抑制：在获得梯度和方向，去除所有不是边界的点。实现方向：逐渐遍历像素点，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同方向梯度的最大值。是保留，不是则为0.cannny代码实现 edges=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2)
edges：处理结果
image:原始图像
threshold1:minVal
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class GeometryUtil { /** * 获取点与直线之间的距离 * @param p 点 * @param a 直线上一点 * @param b 直线上一点 * @ret
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2020-07-10 20:27:00
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点至直线的距离和垂足点计算
//点到直线的垂足点 public static Coordinate getFootPoint(Coordinate point, Coordinate pnt1, Coordinate pnt2) { double A=pnt2.y-pnt1.y; //y2-y1 double B=pnt1.x-pnt2.x;
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2019-06-03 23:22:00
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点至直线的距离和垂足点计算
//点到直线的垂足点 public static Coordinate getFootPoint(Coordinate point, Coordinate pnt1, Coordinate pnt2) { double A=pnt2.y-pnt1.y; //y2-y1 double B=pnt1.x-pnt2.x;
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2019-07-08 21:49:00
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之前只是简单了解RANSAC模型，知道它是干什么的。然后今天有个课程设计的报告，上去讲了一下RANSAC，感觉这个东西也没那么复杂，所以今天就总结一些RASAC并用Python实现一下直线拟合。RANSAC简介RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的的数据中的噪声
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2024-05-09 08:05:22
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RTABMAP-ROS 调用RTABMAP的方法CoreNode.cpp: new CoreWrapper --(CoreWrapper.cpp: process() -- mapsManager_.updateMapCaches)
Q：CoreNode如何与CoreWrapper建立关联？
MapsManager.cpp: iter; memory->getSignatureDataCon
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2024-09-09 00:24:15
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在OpenCV的Python接口（`cv2`）中，加载的图像数组遵循以下坐标系和方向约定：1. **坐标系：** OpenCV的坐标系遵循数学中的坐标系，原点（0, 0）位于图像的左上角。横轴（X轴）正方向指向右侧，纵轴（Y轴）正方向指向下方。这意味着数组的第一个索引（通常是行）对应于Y轴（高度），第二个索引（通常是列）对应于X轴（宽度）。2. **图像数组的方向：** 对于图像的数组表示，数组的
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2024-07-31 21:10:33
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旋转一定角度的方法有两种方法一： M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1)
(im_h, im_w) = image.shape[:2]
(cX, cY) = (im_w // 2, im_h // 2)
# img = np.array(img)
cos_ = np.abs(M[0, 0])
sin_ = np.abs(
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2023-08-01 20:50:07
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