网络拓扑结构中包含2类独立的节点模型 ：信标节点和未知节点．本节将分别介绍2类节点的功能及详细创建过程．1 网络拓扑结构1.1 创建数据包模型信标节点通过向邻居节点按一定周期发送数据包达到使邻近的未知节点定位的目的，数据包中包含有该信标节点的位置信息．质心算法要求包中含有信标节点的x、y坐标和id号．数据包模型创建过程如下 ： 在包格式编辑 器 (packet format)中新建包格式，命名为“
转载
2024-05-16 05:29:44
59阅读
图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
转载
2024-07-26 10:35:47
141阅读
#矩的计算:moments函数
#在opencv中,函数cv2.moments()同时会计算上述空间矩
#中心矩,归一化中心距
#使用函数cv2.moments()提取一幅图像的特征
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('./image/feather.jpg')
cv2.imshow('original',img)
# print(img.s
# 质心定位java实现流程
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 获取数据
获取数据 --> 计算质心位置
计算质心位置 --> 输出结果
输出结果 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 步骤详解
### 1. 获取数据
在质心定位的过程中，我们首先需要获取一组数据作
原创
2023-11-19 15:23:47
63阅读
目标学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。OpenCV中的直方图均衡OpenCV具有执行此操作的功能cv
转载
2024-09-10 08:14:18
40阅读
之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
文章目录1. 质心定位算法2. 加权质心定位算法3. 部分代码展示4. 效果图展示5. 资源获取 摘要：质心定位算法(Centroid Algorithm)是 Nirupama Bulusu等提出的一种无需测距的粗精度定位算法。质心算法的基本思路：利用未知节点通信范围内的所有锚节点进行定位，将所有的锚节点根据其坐标连接起来形成多边形，多边形的几何中心即为未知节点的估计位置。1. 质心定位算法 图
转载
2023-09-22 20:05:53
286阅读
Description在很多应用中，需要对某个目标进行定位。比如对于一个未知坐标的点A，假定已知A点与N个点相邻，且已知N个相邻点的坐标，则可取N个点的质心作为A点坐标的一个估计值。所谓质心，就是指其横坐标、纵坐标分别为N个点的横坐标平均值、纵坐标平均值的点。即：假定N个点的坐标分别（x1,y1)，(x2,y2)，......，则质心的坐标为（(x1+x2+...)/N, (y1+y2+...)/
转载
2023-08-07 15:25:49
0阅读
# 使用Python和OpenCV计算轮廓的质心
在计算机视觉的领域中，轮廓（Contours）是物体形状的重要特征。轮廓不仅可以用来检测物体的边界，还可以用于进一步的图像分析，如形状识别和特征提取。其中，轮廓的质心（Centroid）是一个非常重要的概念，它代表着轮廓的“中心点”。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来计算轮廓的质心，并给出代码示例和应用场景。
## 1. 什么是质
1.什么是无线传感器网络?答：无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点组成的一种自组织网络，这些传感器节点不仅能感知网络内的环境信息，还具有简单的计算能力，同时可以将感知和计算后的相关信息在网络中进行传输，具有一定的通信能力。传感器节点是WSN中最重要的节点，它是整个WSN的基础，具有感知数据、处理数据、存储数据和传输数据的功能
# OpenCV求质心的实现方法（Python版）
## 一、整体流程
在使用OpenCV进行图像处理时，求质心是一个常见的操作。通过求质心，我们可以获得图像中特定区域的中心点，这在很多应用中都非常有用。下面是实现OpenCV求质心的一般流程：
```mermaid
journey
title OpenCV求质心的实现方法（Python版）
section 准备工作
原创
2023-09-02 05:52:02
323阅读
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样，Opencv能帮我们做到吗？OpenCV真的有这个妙手回春的功能！别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做，其实由程序员自己写代码去做更加高效！图像修复技术的原理是什么呢？简而言
转载
2024-09-07 08:08:24
89阅读
# 使用Python OpenCV计算质心
在计算机视觉领域，质心（Centroid）是图像中一个重要的概念。质心通常代表物体的“中心”，计算质心的意义在于能够对物体进行更精确的识别和分析。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来计算二值图像的质心，并提供示例代码和相关的图示来帮助读者更好地理解。
## 什么是质心？
质心是物体的几何中心，在二值图像中，质心通常指的是白色部分（前景）
原创
2024-09-05 04:13:53
178阅读
一、开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀 开操作=腐蚀+膨胀 主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。 可以消除背景噪声 morphologyEx 运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k) cv2.MORPH_OPEN:开运算import cv2 as cv
import numpy as np
def open_de
插值的定义：设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得P(xi)=yi (i=0,1,…,n)成立，就称P(x)为f(x)的插值函数， x0,x1,…,xn称为插值节点，包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间，求插值函数P(x)的方法就是插值法。有时，在图像的几何变换中，比如缩放和旋
转载
2024-05-04 14:15:16
124阅读
Meanshift和Camshift目标将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C
转载
2024-10-24 22:47:35
118阅读
引 言 无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感 器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。 在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位
经过大量的思考和实验,我得到了答案！首先,我们在每个三角形中添加第4个点,使它们成为具有体积质心的四面体.我们计算质量的体积和中心,并将它们相互乘以得到我们的时刻.我们总结时刻并除以总体积来得到我们的整体质心.每个四面体的质心仅为4个点的平均值.这里的技巧是,由于创建STL文件的方式,三角形具有从零件表面向外指向的法线,遵循用于创建三角形的3个顶点的右手规则.我们可以通过允许我们使用一致的约定来确
废话不多说，直接上干货,后附已验证通过的质心算法总体逻辑step1在理想环境下，已知三个信标的坐标和到坐标的距离，使用三点定位能获得三个圆的交点，从而得到位置。 而现实情况下却情况难料。这时候使用质心法来解决复杂的位置定位 strp2所谓质心，就是横坐标、纵坐标分别为N个点的横坐标平均值、纵坐标平均值的点。即：假定N个点的坐标分别（x1,y1)，(x2,y2)，……，则质心的坐标为（(x1+x2+
转载
2023-11-29 16:38:03
438阅读
现实考量：圆检测参考霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以要先对图像做中值滤波。由于效率问题，OPencv中霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步。 * 检测边缘，发现可能圆心 * 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径的大小。opencv实现cv.HoughCircles（ image，method，dp，minDist ，circles ，param1 ，param2 ，minRadius
转载
2024-02-24 14:40:10
129阅读
