# Java 求中点：初学者指南
在编程中，求取两个点之间的中点是一个基本而重要的操作。如果你是刚入行的开发者，今天我将教你如何在Java中实现这一功能。我们将通过一个简单的示例来讲解，并按照以下流程进行：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 创建一个类，定义点的属性 |
| 2
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
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2024-07-02 07:44:04
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我们有时候需要求取某一个物体重心，这里一般将图像二值化，得出该物体的轮廓，然后根据灰度重心法，计算出每一个物体的中心。 步骤如下： 1）合适的阈值二值化 2）求取轮廓 3）计算重心otsu算法求取最佳阈值 otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来
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2024-02-22 16:12:41
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引言：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍
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2024-03-07 15:58:06
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可以将连通块看成集合，合并连通块可以看成将集合合并，但是要注意存储连通块中的点数 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 100010; int n, ...
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2021-09-30 22:59:00
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OpenCV中findContours轮廓提取一个边缘只对应的一个轮廓众所周知，图像查找轮廓可以用findContours函数解决，但是不知道大家发现一个问题没有，有时候输入图像，得到的结果会出现图像中一条边缘有查找到两个轮廓。当然只提取最外轮廓是不会出现重复情况，但设置提取所有轮廓会出现两个轮廓，对于利用得到的轮廓进一步处理带来不必要的麻烦。现在网上很多讲解findContours()函数都是讲
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2024-04-21 12:19:19
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前言当前，国家电网正在研制用于更换电力金具的机器人，最基础的功能是电力螺栓的紧固和拆卸功能，这一功能的实现依赖于视觉检测和视觉定位算法，本文仅是其中的一小部分内容。如何确定六边形角点和中心点（形心）假设原始图片经过图像处理变成了中间这种黑白二值图，接下来通常要做的就是霍夫线变换求出六角螺栓的六条边线。1、概率霍夫线变换确定直线|cv2.HoughLinesP() 经过霍夫线变换后可以得到大致的六条
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2024-05-07 23:45:46
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#include<stdio.h>int main(){ int a,b,c,d,e,f; printf("请输入第一个点的坐标:") ; scanf(" %d %d",&a,&b); printf( "请输入第二个点的坐标:") ; scanf("%d %d",&c,&d); e=(a+c)/2; ...
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2021-07-17 15:11:00
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如何求出一条曲线上的平均生成的点的中
原创
2023-01-30 16:17:05
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文章目录说明内核图片锚点分析测试代码1. 锚点位置Point(-1, -1) = Point(1, 1)2. 锚点位置Point(-1, 0) = Point(1, 0)3. 锚点位置Point(-1, 1) = Point(1, 1)4. 锚点位置Point(0, -1) = Point(0, 1)5. 锚点位置Point(0, 0)6. 锚点位置Point(0, 1)7. 锚点位置Point
图像梯度处理 文章目录图像梯度处理一、图像梯度-Sobel算子二、图像梯度-Scharr算子三、图像梯度-laplacian算子四、常用函数 计算梯度： 相当于划一竖线，计算该线左右两边的像素值的差 一、图像梯度-Sobel算子 Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，即水平、竖直方向的梯度import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2024-05-20 23:37:54
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工欲善其事，必先利其器，对opencv中常用的函数有个大致的了解，在处理需要的图像中就可以快速的写出来，但是好记性不如烂笔头，将一些常用函数汇总，供以后速查用。（文中部分是从其他文章复制过来，给了链接。）opencv中有的函数用C写的有的是用c++写的，一般区别的话前面带cv，如cvNamedWindow与namedWindow,cvShow
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2024-02-26 16:45:21
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本篇记录学习图像梯度的计算。查找图像渐变，边缘等将学习以下函数：cv2.Sobel（），cv2.Scharr（），cv2.Laplacian（）等原理：梯度简单来说就是求导。OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。 Sobel， Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。 Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯
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2024-05-21 12:02:11
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这里即有AI，也有大道理。 1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选） 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourAre
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2024-05-10 17:51:29
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1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourArea() 计算轮廓面积。ContourArea计算轮廓的面积使用格林公式。格林公式是什么？在高数的曲线曲面积分部分，格林公式、高斯公式和斯托克斯公式是三
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2024-03-22 10:47:02
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文章目录SIFT介绍SIFT算法流程图获取尺度空间构建多分辨率金字塔构建高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测关键点精准定位1、去除对比度低的点2、去除不稳定的边缘响应点得到特征点的主方向生成特征描述（描述子）Opencv实现1、引入相关的库和灰度图片2、得到特征点并在图中画出3、计算特征注意总结 SIFT介绍SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征
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2024-03-15 15:42:26
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MatOpenCV最开始是使用C语言中的结构体IplImage来存储图像的，但是它的缺点在于需要程序编写者来管理内存的分配与释放。它在小项目中问题不大，一旦有代码变多，处理起来就会变得十分棘手。幸运的是，C++引入了类，能够自动管理内存；并且，这个改变在C++和C之间并没有任何兼容性问题。因此，OpenCV2.0版本使用新的C++接口，来自动管理内存，让代码更为简洁。由于大部分嵌入式系统只支持C语
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2024-03-18 11:03:15
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梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（无论是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非就是一个核模板。模板的不同结果也不同，所以能够看到，全部的这些个算子函数，归根结底都能够用cv.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。一、sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合
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2024-03-06 12:04:07
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简单认知Mat 认知取值类型和范围CV_8U 8位无符号整数 0~255CV_8S 8位符号整数 -128~127CV_16U 16位无符号整数 0~65535CV_16S 16位符号整数 -32768~32767CV_32S 32位符号整数 -2147483648~2147483647CV_32F 32位浮点整数 -FLT_MAX~FLT_MAX,INF,NANCV_64F 64位浮点整数 -D
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2024-04-05 12:16:38
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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
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2024-02-24 14:40:10
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