有一口井，井的高度为N，每隔1个单位它的宽度有变化。现在从井口往下面扔圆盘，如果圆盘的宽度大于井在某个高度的宽度，则圆盘被卡住（恰好等于的话会下去）。盘子有几种命运：1、掉到井底。2、被卡住。3、落到别的盘子上方。盘子的高度也是单位高度。给定井的宽度和每个盘子的宽度，求最终落到井内的盘子数量。如图井和盘子信息如下：井：5 6 4 3 6 2 3盘子：2 3 5 2 4最终有4个盘子落在...
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2021-07-09 14:58:51
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有一口井，井的高度为N，每隔1个单位它的宽度有变化。现在从井口往下面扔圆盘，如果圆盘的宽度大于井在某个高度的宽度，则圆盘被卡住（恰好等于的话会下去）。 盘子有几种命运：1、掉到井底。2、被卡住。3、落到别的盘子上方。 盘子的高度也是单位高度。给定井的宽度和每个盘子的宽度，求最终落到井内的盘子数量。
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2017-10-01 12:39:00
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基准时间限制：1 秒 空间限制：131072 KB 分值: 10 难度：2级算法题 收藏 关注 有一口井，井的高度为N，每隔1个单位它的宽度有变化。现在从井口往下面扔圆盘，如果圆盘的宽度大于井在某个高度的宽度，则圆盘被卡住（恰好等于的话会下去）。 盘子有几种命运：1、掉到井底。2、被卡住。3、落到别
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2021-07-15 14:43:49
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2022-08-08 17:05:26
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图像的轮廓简单的图像容易识别，复杂的图像比较难。Opencv提供findContours()方法通过计算图像梯度判断图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组反回。语法格式如下。contours,hierarchy = cv2.findCountours(image,mode,methode)
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参数说明：
- image:被检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果是彩色图像必须转换成灰度图像，
1279 扔盘子有一口井，井的高度为N，每隔1个单位它的宽度有变化。
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2023-02-17 16:56:48
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Haar级联由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化，一个图像的细节可能会变得不稳定。但是人们在分类时却不会受这些物理细节方面差异的影响。因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。即：从图像中提取特征。虽然任意像素都可能影响多个特征，但特征应该比像素数少得多。由此两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类
一、前言物体检测分类是一种机器学习任务，旨在识别图像或视频中的物体，并将其分为不同的类别。与传统的物体分类任务不同，物体检测分类不仅可以确定图像中物体的类别，还可以确定它们在图像中的位置和边界框。物体检测分类通常涉及以下步骤：数据收集和标注：收集包含不同类别物体的图像或视频数据，并进行标注，标注包括每个物体的类别和边界框信息。特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从收集的图像中提取有用的特征。这
文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、 drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结 前言越来越多的开发人员选择基于开源的Qt框架与OpenCV来实现界面和算法，其原因不单单是无版权问题，更多是两个社区的发展蓬勃，可用来学习的资料与例程特别丰富。以下是关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的HoughLin
OpenCV入门（十九）快速学会OpenCV 18 圆环检测1.霍夫圆环变换概述2.代码实现 作者：Xiou1.霍夫圆环变换概述霍夫变换除了用来检测直线外，也能用来检测其他几何对象。实际上，只要是能够用一个参数方程表示的对象，都适合用霍夫变换来检测。用霍夫圆变换来检测图像中的圆，与使用霍夫直线变换检测直线的原理类似。在霍夫圆变换中，需要考虑圆半径和圆心（x坐标、y坐标）共3个参数。在OpenCV
本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。为什么要检测坑洼？坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。OpenCV是一个帮助研究人员处理图像问题的库，该库提供了大量处理图像的方法。OpenCV的使用将有助于坑
关于OpenCV的车道线检测项目地址前期芝士1.1基本方法1.1.1图像处理图像处理主要是先对图像进行灰度处理，高斯模糊，然后对其进行canny边缘检测，最后对得到的图像进行roi掩膜处理，进一步缩小范围。1.1.2霍夫变换霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。在图像坐标空间中，经过点的直线表示为：(1)其中，参数a为斜率
霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆及其他形状的方法。原始的霍夫变化是一种直线变换，即在二值图像中寻找直线的一种相对快速方法，变换可以推广到其他普通的情况，而不仅仅是简单的直线。在这篇博文中，我们先对霍夫变换的线段检测讨论下。（1）霍夫变换的线段检测理论如下图所示，在直角坐标系中有一条直线l，原点到该直线的垂直距离是ρ，垂线与X轴的夹角θ，则这条直线是唯一的，且其方程为：而这条直线用极坐标表示为（ρ
今天总结一下前段时间实践的基于opencv实时人脸识别软件的实现。利用opencv来做人脸识别，对于想快速上手学习opencv以及机器学习方面知识的同学是个不错的选择。人脸识别，一般分为两个步骤，第一个就是人脸检测，第二步才是识别。 首先，人脸检测，opencv常用方法为基于adaboost的haar特征分类器，如何利用其提供的api训练自己的分类器，可参考这篇文章。 然后，找到人脸后，利用人脸区
物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。如下图所示，绿色的板子尺寸为220*300（单位：毫米），通过程序计算白色纸片的长度。目录1、相关库2、读图+图片预处理3、寻找轮廓4、找到参照物的轮廓，并且进行图像矫正5、结束 完整代码：实时实现物体尺寸计算代码： 1、相关库opencv-python==4.2.0.34numpy==1.21.6
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2023-07-16 19:28:43
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[-]实现代码总结效果展示
这两天从零开始学习视频流中运动目标检测的方法，有点心得体会，写点东西跟大家共享，同时提出我的几个疑问，期望能够共同讨论进步。 本文主要面向和我一样的图像处理初学者，先从原理上把整个检测过程走通，然后再逐步提高性能。 1、关于运动目标检测的方法总结&nbs
直线检测直线检测可以通过OpenCV的HoughLines和HoughLinesP函数来完成，它们仅有的差别是：第一个函数使用标准的Hough变换，第二个函数使用概率Hough变换，即只通过分析点的子集并估计这些点都属于一条直线的概率，这在计算速度上更快。函数原型：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength
环境：Python3.8 和 OpenCV内容：Hough圆检测将直角坐标系中的一个圆映射为新坐标系中的一个点，对于原直角坐标系中的每一个圆，可以对应(a, b, r) 这样一个点，这个点即为新三维中的点。标准法实现步骤： 1.获取原图像的边缘检测图像；2.设置最小半径、最大半径和半径分辨率等超参数；3.根据转化后空间的圆心分辨率等信息，设置计数器N(a, b, r)；4.对边缘检测图像的每个白色
简介 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV的官方网址为：https://opencv.org/， 其Gi
OpenCV：是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算视觉库。由一系列C函数和少量的C++编写，实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。Canny边缘检测算子：是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则：低错误率的边缘检测：检测算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘，尽可能的减少漏检和误检。最优定位：检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心
