偷懒原则1有时候为了偷工减料，可以使用一些比较短的名字。double f算圆面积(double r) {//半径r
return r * r * pi;//圆周率pi
}
void f什么也没发生() {
for (int i = 0; i != 10; ++i);//计数i
}偷懒的名称必须清晰易懂，看到变量名就容易想到具体用途，尽量用在类/结构/函数内部。如果容易忘
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
最近在用YOLOv3的darknet训练VOC数据集，初学小白的我对参数，源码还在了解层面，但是结果已经训练开始之后发现IoU出现了nan值循环。所以就开始网上寻找。总结在下：如何训练自己的数据说明：（1）平台 linux + 作者官方代码 【训练指令请参考官网教程】 迭代：900 次 速度：稍微慢于v2 测试：记得更改cfg文件训练自己的数据主要分以下几步：（0）数据集制作：A.制作VOC格式的
文章目录图像轮廓与图像分割修复（opencv3编程入门第八章）第一节 查找并绘制轮廓两个库函数的使用示例代码1示例代码2 图像轮廓与图像分割修复（opencv3编程入门第八章）第一节 查找并绘制轮廓两个库函数的使用void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarch
目录 1.提取轮廓 2.绘制轮廓 3.获取轮廓最小外接矩形 4.获取轮廓最小外接圆 5.填充RotatedRect 1.提取轮廓 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
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
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# Python OpenCV判断点是否在圆内教程
## 1. 整体流程
在这个任务中，我们将使用Python的OpenCV库来判断一个点是否在一个给定圆内。整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|----------------------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义圆的半径
原创
2024-02-25 04:52:05
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找圆算法（(HoughCircles)总结与优化 Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的
我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色所需要的cv函数：1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,methde) image： 为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值
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2023-06-29 14:23:49
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OpenCV 学习（像素操作 Manipuating the Pixels）OpenCV 虽然提供了许多类型的图像处理函数，可以对图像进行各种常见的处理，但是总会有些操作时没有的，这时我们就需要自己来操纵像素，实现我们需要的功能。今天就来讲讲 OpenCV 进行像素级操作的几种方法，并做个比较。在 OpenCV 中，图像用矩阵来表示，对应的数据类型为 cv::Mat 。 cv::Mat 功能很强大
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2024-03-04 06:18:39
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## 圆内等圆包装问题
在几何学中，圆是一种重要的形状。圆内等圆包装问题是一个经典的数学问题，其目标是找到在一个给定圆的内部，能够尽可能多地放置相同大小的圆的最大数量。这个问题涉及到许多数学理论和计算方法，特别是在计算机科学和优化领域。本文将介绍圆内等圆包装问题的背景和解决方法，并使用Python语言提供代码示例。
### 问题背景
圆内等圆包装问题最早由英国数学家阿瑟·凯利于1873年提出
原创
2023-10-07 11:33:44
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如何使用Python OpenCV检测圆
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会一位刚入行的小白如何使用Python OpenCV来检测圆形。在下面的文章中，我将向你展示整个流程，并提供详细的代码和解释。
**整体流程**
以下是使用Python OpenCV检测圆形的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和
原创
2024-01-26 16:14:45
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# Python OpenCV 圆拟合教程
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的部分。而圆拟合是处理图像时常用到的技术，尤其是在处理具有圆形边界的对象时。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现圆拟合，特别是适合刚入行的小白。
## 项目流程
在开始之前，我们需要明确整个实现过程。下面是整个步骤的概述：
| 步骤 | 描述
放大中心的三个没检测到import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltw = 20h = 5params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()# Setup SimpleBlobDetector parameters.print('params')print(params)print(type(params))# Filter by Area.params...
原创
2022-04-08 15:38:37
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本文的目的是用C实现生成Gabor模版，并对图像卷积。并简单提一下，Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用。一、什么是Gabor函数（以下内容含部分翻译自维基百科） 在图像处理中，Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似。研究发现，Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离。在空间域中，一个二维Gabor滤波器是一个由正弦
目录漫水填充实现漫水填充算法：floodFill函数简单调用范例综合范例图像金字塔与图像尺寸缩放关于图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔尺寸调整：resize（）函数图像金字塔相关API函数pyrUp()函数（模糊，放大）pyrDown()函数（模糊，缩小）综合实例：图像金字塔与图片尺寸缩放阈值化（图像分割）固定阈值操作(Threshold函数)自适应阈值操作（adaptiveThreshold函数
圆检测 简介：1.霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。对于多个边缘点，点越多，这些点对应的三维空间曲线交于一点的数量越多，那么他们经过的共同圆上的点就越多，类似的我们也就可以用同样的阈值的方法来判断
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2024-02-04 15:35:57
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# Python 圆内随机坐标的实现
作为一名新晋的开发者，如果你想要生成一个圆内的随机坐标，本文将会逐步引导你完成这个过程。我们将通过几个简单的步骤来实现这个目标，确保你能够理解每一个步骤的逻辑以及代码的含义。
## 整体流程
下面是实现“Python圆内随机坐标”的整体流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------
在编程中，验证一个点是否在一个圆内是一个常见的问题。这个问题可以通过简单的几何原理解决：一个点 \((x, y)\) 在圆心为 \((a, b)\) 和半径为 \(r\) 的圆内部，当且仅当：
\[
(x - a)^2 + (y - b)^2 < r^2
\]
下面将详细介绍如何使用Python来实现这一验证，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等。
### 环境准
# 如何在Python中生成圆内的数据
在Python中生成圆内的数据是一个有趣的任务，它涉及到一些基础的图形和计算知识。本文将引导您如何一步一步地实现这一目标，为此，我们将用表格和代码示例来说明整个流程。
## 流程概述
以下是整个任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 确定圆的半径和中心点 | 选择圆的大小和位置。 |
| 2. 生成随机点 |
