目录1. 多边形逼近 c:approxPolyDP()Douglas-Peucker(dp)逼近算法2. 几何特性概括2.1  c:arcLength()获得长度2.2  c:boundingRect()获得矩形包围框2.3  c:minAreaRect()获得最小矩形框2.4  c:minEnclosingCircle()获得最小包围圆            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-10 12:39:26
                            
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            很多人都问过我这个问题,OpenCV中是怎么绘制与填充多边形的,特别是填充多边形的。因为根据OpenCV中的多边形绘制函数,他们发现这是一个无解的问题。其实我在2017底做一个项目的时候当时会对得到的一个多边形边缘轮廓进行填充,我就发现OpenCV中的多边形绘制函数无法填充,但是其实换个函数就会顺利搞定,只是大家被OpenCV官方的教程误导思维定势,没有想到而已。下面我们就来详细说一下,OpenC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.点多边形测试(1)概念介绍 测试一个点是否在给定的多边形内部,边缘或者外部(2)API介绍(cv::pointPolygonTest)pointPolygonTest(inputarray            contour,//输入的轮廓
                            Point2f                 pt,//测试点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV提供函数绘制一个多边形:cv::fillConvexPoly和cv::fillPoly。cv::fillConvecPoly()函数声明:void fillConvexPoly(
	cv::Mat& image,  // image to be drawn on
	const cv::Point* pts,  // C- style array of points
	int n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV 截取轮廓中的图像——实现PS中利用蒙版抠图的功能(Using  opencv extract area circled by contour)顺手秀了一把英语~~我时常感慨,要是PhotoShop要是开源的多好啊,这得造福多少从事计算机视觉的码农们啊~ 既然不开源,那就自己摸索吧,我希望从这篇博文开始我能一步步把PS中的功能给分解出来,我们很容易用findContours()函数将图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            做题时遇到了z-buffer算法,好久前看过这个算法但好久没遇到了,这次再遇见决定总结一下。1、Z缓冲区(Z-Buffer)算法1973年,犹他大学学生艾德·卡姆尔(Edwin Catmull)独 立开发出了能跟踪屏幕上每个像素深度的算法 Z-bufferZ-buffer让计算机生成复杂图形成为可能。Ed Catmull目 前担任迪士尼动画和皮克斯动画工作室的总裁 Z缓冲器算法也叫深度缓            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 返回外部矩形边界boundingRect(()函数  函数原型Rect boundingRect(InputArray points)输入的二维的点集2. 寻找最小包围矩形minAreaRect()函数RotatedRect minAreaRect(InputArray points)输入一个参数为二维的点集3. 寻找最小包围圆形:minEnclosingCircle()函数void min            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Opencv绘制多边形需求分析代码实现 需求分析利用OPENCV绘制多边形,主要是因为给的数据是4个点,而绘制矩形的函数cv2.rectangle只传递两个点,即左上和右下。绘制矩形框可以参考这里代码实现就是利用cv2.fillPoly函数cv2.fillPoly(img, [area1,area2,area3], (2, 255, 255))
# image表示处理的图片
# [area1,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、腐蚀(Erode)  取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点)  作用: 平滑对象边缘、弱化对象之间的连接。opencv 中相关函数:(erode)1 //      C++
 2 /**
 3 shape:  形状 
 4                   MORPH_RECT  矩形
 5                   MORPH_CROSS   交叉形  十字型
 6            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录:14.1 轮廓发现介绍轮廓发现基于二值图像,二值图像通过边缘提取(canny)来得到。轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后,我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓,使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来,我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景,如拟合出包含前景或者边缘像素点的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-23 13:16:51
                            
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            目录一、多边形逼近二、凸包 三、最小外接矩形与最大外接矩形一、多边形逼近参照函数:approxPolyDP就是以多边形去逼近轮廓,采用的是Douglas-Peucker算法(DP)DP算法原理比较简单,核心就是不断找多边形最远的点加入形成新的多边形,直到最短距离小于指定的精度。案例代码如下:import cv2
import numpy as np
# 该图像显示效果是黑白的,但是实际            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-21 09:02:26
                            
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            很久没更新blog了,主要最近开发任务有点重,然而最近需要开发一个拟合工具箱,所以才会有这一篇blog,废话不多说,进入正题。(磨刀不误砍柴功,省的后面开发不好挨骂)首先先整理一下参考链接:(包括最小二乘法(下一章的参考链接))opencv的曲线拟合polyfit:opencv多边形拟合曲线approxPolyDP()函数:【OpenCV】多项式方程求解(PolySolver):OpenCV曲线拟            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-13 23:26:53
                            
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            最近业务上有一个需求,给出多边形面积。Google了一下,发现国内论坛给的算法都是你抄我我抄你,也不验证一下是否正确,然后传播到国内各个角落。。。真是无力吐槽了。直接纯英文Google。发现了一个非常快捷的面积算法。直接附上链接 鞋带公式 这个算法,算面积是不是就很简单了:def polygon_area(points):
    """返回多边形面积
    """            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-05-28 21:25:22
                            
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            Opencv3中特征点检测有很多与opencv2不同的地方,特别是在特征点检测这一块想要用opencv3进行特征点检测,有很多前期的准备工作要做有一大堆的配置,参见:实验代码如下:/***************************************************************************
*检测候选特征点周围一圈的像素值,如果候选点周围领域内有足够多的像            
                
         
            
            
            
            问题描述我正在寻找一种可在两个维度上计算alpha形状的实现。我正在运行ubuntu。我更喜欢使用命令行实用程序来执行此任务,但是使用python库也可以。在Google中,我发现了许多计算alpha形状的实现。但是他们都不输出我想要的东西。作为输入,我有一个二维点的列表(例如,文本文件中每行一对浮点数)。作为输出,我想要另一个具有相同比例尺的二维点列表。我尝试安装最新的cgal python绑定            
                
         
            
            
            
            # 使用Python OpenCV绘制四点围成多边形
在计算机视觉和图像处理中,我们经常会遇到需要根据给定的四个点围成一个多边形的情况。这种情况可以在各种应用中见到,比如图像识别、目标检测等。在本文中,我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库实现这一功能。
## 安装OpenCV库
首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来进行安装:
```bash
pip install            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-29 07:09:46
                            
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            如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似。虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度。对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索            
                
         
            
            
            
            函数说明1. void findContours1.1 概述void findContours//提取轮廓,用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image,//输入图像,必须是8位单通道图像,并且应该转化成二值的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓,每个轮廓被表示成一个point向量
OutputArray hierarchy            
                
         
            
            
            
            void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);例如:approxPolyDP(contourMat, approxCurve, 10, true);//找出轮廓的多边形拟合曲线  
第一个参数 InputArray curve:输入的点集 第二个参数OutputAr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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