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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-30 22:03:21
                            
                                134阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            var src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\Administrator\Desktop\test\无标题.png");如何利用opencvsharp4截取图片中某个矩形区域?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-23 13:54:58
                            
                                261阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             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            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            影像平滑(blur、GaussianBlur)有時我們收到的影像雜訊過多,這時需要進行平滑化去除雜訊,不過為了去除雜訊,可能造成影像對比度下降,好的品質可能需要大量的處理時間,所以通常根據實際需求,選擇一個適合的手法,常見的有四種平滑方式,分別是平均平滑、高斯平滑、中值濾波、雙邊濾波,OpenCV對於這四種平滑方式皆有支援,只要呼叫即可使用。由濾波方式可分兩種,線性濾波和非線性濾波:線性濾波:有一            
                
         
            
            
            
            # 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
                            
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            # 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            
                
         
            
            
            
            首先先介绍一下OpenCV,OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library,OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows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            
                
         
            
            
            
            # 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
                            
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            沿圆周走v1个单位长度,此时坐标为第二个点的坐标            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2013-03-17 10:02:33
                            
                                172阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI。ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域。实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset、yOffset、height、width和coi成员变量。其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道)。ROI的思想是:一旦设定RO            
                
         
            
            
            
            目录Line绘制直线Ellipse绘制或填充椭圆轮廓、椭圆Rectangle绘制或填充矩形Circle绘制或填充圆FillPoly填充多边形Line绘制直线函数说明:根据给定的两点之间画一直线。超出图像范围的被裁剪。对于非抗锯齿的使用8-通道或4-通道算法。粗线条用圆角绘制两端。抗锯齿线使用高斯滤波绘制。//函数原型1
void Line(InputOutputArray img,
    int            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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#            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-25 16:33:24
                            
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                     目录1. Opencvsharp介绍2. NuGet安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win3. 边缘检测        3.1 Canny算子        3.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-03 13:44:28
                            
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            嵌入式程序调试与opencv图像库一. 在Ubuntu系统上练习程序代码的GDB调试。1.GDB简介2.GDB的主要参数2.进行GDB调试2.1)首先安装GDB2.2)使用GDB调试一个程序二. “学了opencv3.4.1,妈妈再不担忧你不会图像编程啦!”。1.opencv3.4.1简介1.1)Opencv3.4.1模块各个模块介绍2.opencv3.4.1安装3. 编写一个打开图片进行特效显示            
                
         
            
            
            
            我们将在这里演示如何使用几何形状和文本注释图像。Cv2.Line() 绘制直线 Cv2.Ellipse() 绘制椭圆Cv2.Rectangle() 绘制矩形Cv2.Circle() 绘制圆Cv2.FillPoly() 绘制多边形Cv2.PutText() 绘制文本一、绘制直线Cv2.Line(image, start_point, end_point, co            
                
         
            
            
            
            1 Mat make = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1); 2 RotatedRect rRect(center, Size(200, 50), -45); 3 Point2f rRectPoint[4]; 4 rRect.points(rRectPoint); 5  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-08-19 20:31:00
                            
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            # 如何实现多边形获取内接矩形(Java)
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在Java中实现多边形获取内接矩形。我们将按照以下步骤进行操作:
## 步骤概述
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个多边形对象 |
| 2 | 找到多边形的最小矩形包围盒 |
| 3 | 计算包围盒的中心点 |
| 4 | 计算包围盒的宽度和高度 |
| 5 | 根据中心点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-14 07:42:57
                            
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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            
                
         
            
            
            
                这本电子书的第五章非常牛 B ,里面讲到了一系列与多边形的内接图形有关的定理及其证明。有意思的是,同样是研究多边形的内接图形,当具体的研究对象不同时,证明手段也各有各的精彩,并且十分难得的是,这些证明都极具欣赏价值。读完这些巧妙的证明后,我迫不及待地想与大家分享。这里我们先来热热身,看一看最简单的情况:一个多边形内是否总能内接一个等边三角形。&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-12 09:38:50
                            
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