在连续情况下，图像函数为 ，那么图像的p+q阶几何矩（标准矩）定义为： 这7个不变矩构成一组特征量，Hu.M.K在1962年证明了他们具有旋转，缩放和平移不变性。 实际上，在对图片中物体的识别过程中，只有 和 不变性保持的比较好，其他的几个不变矩带来的误差比较大，有学者认为只有基于二阶矩的不变矩对二维物体的描述才是真正的具有旋转、缩放
# Python OpenCV 求内接矩形
在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的工具，可以用来处理图像和视频。今天，我们将学习如何使用Python OpenCV来求一个多边形的内接矩形。本文将详细介绍实现该功能的每一步，适合刚入行的小白。
## 工作流程
下面是我们将要遵循的工作流程，展示了实现的每一个步骤以及输入和输出。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 04:45:28
106阅读
轮廓特征属性及应用(六)1.轮廓最小外接圆——minEnclosingCircle()2.轮廓的椭圆拟合——fitEllipse()3.轮廓的多边形逼近——approxPolyDP()4.计算轮廓面积——contourArea();计算轮廓长度——arcLength()5.提取不规则轮廓 先上ppt：代码：1.轮廓最小外接圆///轮廓最小外接圆
#include "opencv2/ope
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2023-12-18 16:06:08
253阅读
最小包围这类的我一直没有注意，在换了团队之后，新的团队要求将目标如何如何标记出来。所以找了这个例子写一下注释，方便以后查看 思路远比实现更重要，下面是将要注释的代码的代码思路 所解释的例子结构是： 头文件 help函数 main函数 定义mat 产生随机点 产生最小包围的矩形等 绘制出来 显示图片 以下是例子以及注释，源文件为opencv自带例子的minarea.cpp文件#
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2024-05-25 16:33:24
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一、引言在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫（Hough）变换，其为图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。这篇文章就将介绍OpenCV中霍夫变换的使用方法和相关知
# Python获取内接矩形：一个简单而实用的技术
在计算机图形学中，内接矩形（Bounding Box）是一个常用的概念，它指的是一个矩形，能够完全包含一个给定的图形或物体。在Python中，我们可以通过一些简单的计算来获取一个多边形的内接矩形。本文将介绍如何使用Python来实现这一功能，并展示一个具体的代码示例。
## 内接矩形的概念
内接矩形是一个矩形，它的四个顶点都在多边形的边界上
原创
2024-07-22 11:04:29
75阅读
# 实现最小内接矩形的Python教程
## 一、流程概述
为了实现最小内接矩形，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------------------------------------|
| 数据输入 | 收集点的数据，可以是二维
在OpenCV中，可以很方便的得到Hu不变距，Hu矩在图像旋转、缩放、平移等操作后，仍能保持矩的不变性，所以有时候用Hu不变距更能识别图像的特征。Hu矩由于具有尺度、旋转、平移不变性，可以用来做匹配。Hu不变矩主要是利用归一化中心矩构造了7个不变特征矩,由二阶矩和三阶矩可以导出7个不变矩：opencv中计算Hu矩函数说明 该函数计算7个Hu不变量。 这些值被证明对图像比例，旋转和反射是不变的，但第
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2024-08-30 22:03:21
131阅读
参考python-opencv 图像捕捉多个不规则轮廓，与轮廓内接区域(圆/矩形)思路-持续更新编辑中(会附上详细的思路解释和图片) 前言提示：利用中心延展算法的思想，加入快扩散慢收缩，加快运行速度。由于使用矩来求轮廓的重心，并作为扩散的中心点，所以对u形的区域不友好。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、源码代码如下（示例）：//最大内接矩形，传入单个轮廓
//利用中心延展算法的思想，加入
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2023-11-19 08:58:03
418阅读
select count(*) from nyc_census_blocks
SELECT * FROM spatial_ref_sys WHERE srid = 26918;
--查看纽约市所有社区的名字
select name from nyc_neighborhoods;
select * from nyc_neighborhoods;
--查看布鲁克林所有社区的名字
select n
# Python OpenCV 最大内接矩形
在计算机视觉和图像处理领域，最大内接矩形 (Maximum Inscribed Rectangle, MIR) 常用于对象检测和轮廓分析。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来查找图像中的最大内接矩形，并持一种简单易懂的方式提供相关的代码示例和可视化状态图。
## 什么是最大内接矩形？
最大内接矩形是一个矩形，它完全包含在一个给
原创
2024-10-25 06:36:36
438阅读
# OpenCV中的最大内接矩形的Python实现
在计算机视觉领域，矩形是一个常见的几何形状，特别是在场景分析、对象检测和图像处理等任务中。最大内接矩形是指在给定形状（通常是一个多边形或轮廓）内部能够完全包含的最大矩形。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来计算图像中的最大内接矩形，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是最大内接矩形？
最大内接矩形是指在一个多边形内部，能够完
原创
2024-10-08 03:24:59
202阅读
1.下载从官网https://opencv.org/opencv-3-3.html下载opencv找第四个选项，分别是.zip或者tar.gz格式的图形界面右键解压或者命令行unzip opencv-3.3.0.zip 或者 tar -xvzf opencv-3.3.0.tar.gz2.安装依赖项sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get i
题目链接：85. 最大矩形题目难度：困难相关标签： 栈数组动态规划哈希表Description:Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1s, find the largest rectangle containing only 1's and return its area.Example: Input:
[
["1",
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2023-08-01 14:51:36
257阅读
目录简介代码实现外接圆外接矩阵简介在计算机视觉和图像处理中，使用外接圆和外接矩形绘制的目的是进行特定对象或区域的边界框标记，从而更容易识别、跟踪或测量这些对象。这些外接形状不仅提供了重要的定位和尺寸信息，还有助于减少处理的数据量，从而提高算法的效率。代码实现外接圆cv2.circle()是OpenCV库中用于绘制圆的函数基本语法如下：cv2.circle(image, center, radius
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2024-06-05 20:17:57
261阅读
# Python OpenCV轮廓最大内接矩形
在图像处理领域，轮廓是图像中物体的边界的连续线。在OpenCV中，可以使用`cv2.findContours`函数来找到图像中的轮廓。而内接矩形是一个紧贴在轮廓边缘的矩形，它可以帮助我们更好地理解物体的形状和大小。本文将介绍如何使用Python和OpenCV找到轮廓的最大内接矩形。
## 背景知识
在开始之前，我们先了解一下几个概念：
- *
原创
2024-06-17 06:05:42
415阅读
## 使用OpenCV寻找最大内接矩形的实现指南
在计算机视觉中，寻找最大内接矩形是一个常见的任务，其应用范围广泛，例如检测对象、形状分析等。本文将带您逐步实现如何用Python和OpenCV来寻找图像中的最大内接矩形。我们将从问题定义到实现细节，为您提供一个系统的学习路线。
### 流程概览
以下表格展示了整个实现的步骤：
| 步骤编号 | 描述
原创
2024-09-05 06:00:53
197阅读
# 使用 Python OpenCV 寻找最大内接矩形
在计算机视觉中，寻找最大内接矩形是一个常见的任务。内接矩形是在图形内部的矩形，与图形的边界相切。在本文中，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 库实现这个任务。首先，我们会了解整个过程的步骤，接着深入每一步的具体实现和代码示例。
## 流程概述
以下是整个过程的流程概述：
| 步骤 | 描述
## 如何使用Python和OpenCV求最大内接矩形
在计算机视觉和图像处理领域，求解图形的最大内接矩形是一个常见的任务。接下来，我会详细介绍如何使用Python和OpenCV实现这个任务。整个过程包括几个步骤，接下来我将通过表格形式简要列出每个步骤以及所需代码。
### 步骤流程
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 04:55:37
613阅读
# OpenCV 获取最大内接矩形Python实现
## 引言
本文将介绍如何使用OpenCV库在Python中实现获取最大内接矩形的功能。对于刚入行的开发者来说，这是一个常见的问题。我们将逐步讲解实现的步骤，并提供相应的代码示例和注释。开始之前，请确保已经安装了OpenCV库。
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-13 10:07:46
1222阅读
