霍夫变换常用于检测直线特征，经扩展后的霍夫变换也可以检测其他简单的图像结构。在霍夫变换中我们常用公式ρ = x*cosθ + y*sinθ表示直线，其中ρ是圆的半径（也可以理解为原点到直线的距离），θ是直线与水平线所成的角度（0~180°），确定了它们，也就确定一条直线了，和下图略有出入的是实际的原点定在图片左上角。原理是对于输入的二值图像中的像素点（有值的），按照步长（参数三参数四对应rho和t
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2024-08-13 11:15:35
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# 实现Javageometry point距离
## 简介
在本文中，将教会一位刚入行的小白如何实现“Javageometry point距离”。我们将使用Java编程语言来完成这个任务。首先，我们会列出整个实现过程的步骤，然后逐步讲解每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是实现“Javageometry point距离”的步骤概览：
```mermaid
j
原创
2023-10-11 08:51:32
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基本数据类型 OpenCV中有多种基本数据类型，虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型，但结构都非常简单，在”OpenCV/cxcore/include“目录下的cxtypes.h文件下可以查看其详细定义。 （1）CvPoint简单结构体。CvPoint有两个变体，就是CvPoint2D32f和CvPoint3D32f,两者都是浮点型。举个简单的例子:CvPoint2D32f *center=c
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2024-02-21 20:51:15
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1 目标 （1）在OpenCV中怎样使用XML和YAML文件打印和输出文本 （2）怎样对OpenCV数据结构进行输入和输出 （3）自定义数据结构怎样操作 （4）OpenCV数据结构，诸如FileStorage，FileNode或FileNodeIterator的使用。 2 源代码#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <ios
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2024-10-18 07:04:12
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一、话说透视变换 透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程，所以透视变换也被称为投影映射（Projection Mapping）。我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵，而透视变换本质上空间立体三维变换，根据其次坐标方差，要把三维坐标投影到另外一个视平面，就需要一个完全不同的变换矩阵M，所以这个是透视变换跟OpenCV中几何仿射变换最
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2024-04-06 20:39:36
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opencv中标准Hough变换检测出的直线参数 前几天在图像处理中用到了opencv的函数检测图像中的直线，当时对于获取的直线参数有一点点误解。 首先，简单的介绍下Opencv中的hough变换： Opencv支持两种不同形式的hough变换：标准hough变
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2024-07-31 13:26:47
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关于OpenCV3使用距离变换的应用Ｃ++实现DEMO-数玉米粒个数过程效果图软件环境VS2015,OpenCV341,C++代码实现#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int mai
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2024-03-28 21:15:13
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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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什么是图像分割？图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种： 距离变换的定义 ：计算图像中像素点到最近零像素点的
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2024-04-24 12:56:11
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Opencv基本数据类型主要包括：cv::Vec、cv::Point、cv::Size、cv::Scalar、cv::Rect、cv::Matx、cv::Range等。1 Point类cv::Point{2,3}{b,s,i,f,d}，2、3代表维度，在这里b是一个无符号字符，s是一个短整型，i是一个32位整型，f是一个32位浮点数，d是一个64位浮点数。Point类的成员通过名称变量访问，如my
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2024-04-14 11:38:22
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现在几乎所有的O2O应用中都会存在“按范围搜素、离我最近、显示距离”等等基于位置的交互，那这样的功能是怎么实现的呢？本文提供的实现方式，适用于所有数据库。实现实现过程主要分为四步： 1. 搜索 在数据库中搜索出接近指定范围内的商户，如：搜索出1公里范围内的。 2. 过滤 搜索出来的结果可能会存在超过1公里的，需要再次过滤。如果对精度没有严格要求，可以跳过。&
图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans距离变换 ①不断膨胀/腐蚀得到 ②基于倒角距离distanceTransform(InputArray src, Out
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2024-04-09 11:24:41
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Elasticsearch 计算距离，根据距离排序，地理点和地理多边形范围查找文章目录Elasticsearch 计算距离，根据距离排序，地理点和地理多边形范围查找@[toc] 总结环境概述创建索引索引数据Sort 返回距离Script_fields 返回距离地理点和地理多边形范围查找 总结Elasticsearch 计算并返回距离一共有两种方法：sort 和 script_fields环境概述C
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2024-03-27 20:07:07
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精通人脸识别09：Opencv基本数据结构一、简介Opencv的数据结构：Point、Size、Rect、Scalar、Ar 大多数据结构都在cxtypes.h这个头文件里定义1、Point系列，点的表示： Point：表示图像中的点 (x,y)都是整型变量，即图像中点的 坐标，图像的原点一般在图像的左上角 Point2D32
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2024-05-15 10:19:50
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(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。特征是一种局部区
距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。 距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果是一幅灰度级图像，即距
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2024-02-23 11:12:28
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距离变换是图像处理中常用的一种图像变换算法，它计算出每个像素离图像中满足某个特定条件的像素的距离，然后使用这个计算出的距离进行灰度值的变换 。常用的距离有：欧几里德距离、棋盘距离、街区距离(曼哈顿距离)。这三个距离具体的数学定义这不作介绍，网上很容易查到资料。这三个距离中最常用的距离是欧几里德距离。距离变换的应用非常广泛，以下是几个常见的应用：形态学分割：距离变换可以用于形态学分割，通过计算图像中
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2024-03-21 17:52:37
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轮廓函数基本都在imgproc.hpp文件中，本文统计了13个相关的函数。1）void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()); 这个函数用来对二值图像进行轮
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2024-04-01 13:16:39
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1. Cvsize()
CvSize结构表示矩形尺寸的结构，结构体中分别定义了矩形的宽度和高度，具体定义如下：
typedef struct CvSize {
int width; /* 矩形宽度，单位为象素 */
int height; /* 矩形高度，单位为象素 */
}CvSize;
构造函数： inline CvSize cvSize( int width, int height );
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2024-03-08 10:47:31
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cvHaarDetectObjects简介
cvHaarDetectObjects函数为开放计算机视觉（
OpenCV
）库
库函数
之一，用来检测图像中的目标
定义
CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade,
CvM
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2024-05-10 19:28:26
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