最近项目用到：在不规则任意多边形的中心点加一个图标。（e.g: xx地区发生暴雪，暴雪区域是多边形，给多边形中心加一个暴雪的图标）之前的设计是，计算不规则多边形范围矩形bounds的中心点。这个比较简单，对于一些圆，矩形，凸多边形都比较适合。但是遇到凹多边形就会出现问题，比如一个月牙型的不规则多边形，bounds的中心点，就落到月牙外了。就有点难以接受了。经过讨论，决定将中心改为重心。下面上代码，
# OpenCV距离变换与几何中心
在计算机视觉和图像处理领域，距离变换是一种非常有用的技术，它可以帮助我们在二值图像中找到物体的几何特征。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了丰富的函数来实现距离变换及几何中心的计算。本篇文章将介绍如何使用OpenCV在Python中实现距离变换，并计算出图像的几何中心。
## 什么是距离变换？
距离变换是将二值图像的每个像素转换为该像素到最近
Hu矩的确很神奇，它具有平移不变性、旋转不变性和缩放不变性，是图形匹配的一个不错的工具。通过大致对Hu矩的学习，我认为对Hu矩的学习应该有一下几步，第一步要了解什么是矩；第二步再开始了解Hu矩。为了方便大家的使用，先简单介绍下Hu矩用于模板匹配的用法。用法：其实Hu矩用于匹配已经在opencv中的cvMatchShape函数中应用了，下面是cvMatchShape的源代码（可以跳过）：cvMatc
转载
2023-10-27 23:42:25
53阅读
后者是为了方便我们管理图的大小，比如resize(img, width=500) 或 resize(img, height=500) 可以把大大小小的图片转换成相应比例的统一宽高的图片，方便我们观察。读取输入图片，做预处理；# 读取输入
image = cv2.imread("./images/receipt.jpg")
# 统一图片大小
orig = image.copy
# 实现Python几何中心的指南
在计算几何中，几何中心（也称为重心或质心）是指一个形状的质量均匀分布的“平衡”点。在这篇文章中，我们将逐步实现一个计算几何中心的Python程序。对于初学者来说，理解这个过程可能会有些棘手，但随着我们的逐步解析，你将能够很容易地掌握这个概念。
## 实现步骤
我们将分为以下几个步骤来实现几何中心的计算：
| 步骤 | 描述
图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介：几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，更确切地说是图像中的对象，而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之
转载
2024-04-03 08:28:21
81阅读
OpenCV 提供了两个变换函数，cv2.warpAffiffiffine 和 cv2.warpPerspective， 使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffiffiffine
原创
2024-04-11 14:35:17
99阅读
def GM(all_updates):
device = torch.device("cuda:0")
exp=1e-8
update0=all_updates[0]
update1=update0-0.1
r=0
while torch.norm(update0-update1)>exp and r<=50:
upd
转载
2023-06-16 00:16:12
183阅读
几何变换 几何变换是指将一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。 缩放 使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放 dst代表输出的目标图像，该图像的类型与src相同，其大小为dsize（当该值非零
原创
2022-05-23 20:45:06
765阅读
# 使用Python和OpenCV求几何中心
在这个教程中，我们将通过Python和OpenCV实现求取图像的几何中心。几何中心是图像的一个重要特征，在图像处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用。接下来，我将为你展示整个流程，并通过具体的代码示例来帮助你理解每一个步骤。
## 工作流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 03:48:12
102阅读
一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
转载
2024-05-18 10:46:50
98阅读
图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg')
转载
2024-07-04 06:13:18
50阅读
几何变换几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有
转载
2024-03-21 13:28:05
63阅读
图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
转载
2024-03-19 13:04:57
129阅读
图像几何变换： 1.图像缩放：resize()函数 2.图像平移： (1)大小不变，信息丢失； (2)大小改变，信息保留 3.图像旋转：getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数 4.转置：transpose()函数 5.镜像：flip()函数 6.重映射：remap()函数一，图像缩放 void resize( InputArray src, OutputArr
转载
2024-05-24 18:48:39
85阅读
opencv 检测几何图形 A simple yet powerful pipeline for detecting shapes in scanned documents 一个简单而强大的管道，用于检测扫描文档中的形状 这是什么意思？ (What is this about ?)One of the most rapidly growing sub fields in the domain
转载
2024-05-16 09:31:00
211阅读
这一节介绍的函数执行2D图像上的各种几何变换。它们并不改变图像本身的内容，而是对变形的像素栅格进行校正并映射变形栅格到目的图像。事实上，为了避免采样空点痕迹，映射是逆序进行的（避免小数坐标位置点的空白），即，对于每一个目的图像的像素点（x，y），函数计算对应源图象的坐标，并拷贝这一点的值： &
转载
2024-05-24 20:06:05
64阅读
• 学习对图像进行各种几个变换，例如移动，旋转，仿射变换等。• 将要学到的函数有：cv2.getPerspectiveTransform。。OpenCV 提
原创
精选
2022-08-18 18:01:36
611阅读
常见的几何变换有缩放，仿射，透视变换，可以通过如下函数完成对图像的上述变换dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) dst = cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) dst = cv2.wa...
原创
2021-08-13 09:53:44
530阅读
几何形状识别是计算机视觉领域中的重要任务，而在Java环境中，OpenCV是一个非常流行的图像处理库。通过OpenCV，可以轻松地实现几何形状的识别，进而在许多业务场景中发挥作用。以下是关于“几何形状 java opencv识别”的解决过程记录。
### 背景定位
在实际应用中，几何形状识别往往应用于制造业、自动驾驶、安防监控等多个领域。例如，在制造业中，通过对零件的形状进行识别，能够提高生产
