# Python 归约
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强的特点，广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发等领域。在Python中，有一种常见的编程技巧叫做"归约"，它的作用是将一个序列中的所有元素通过某种运算合并成一个结果。
## 归约的基本概念
归约是指将一个序列中的所有元素通过某种运算合并成一个结果。常见的归约运算有求和、求积、求最大值、求最小值等。
在Python
原创
2023-12-13 11:16:36
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几何变换 几何变换是指将一幅图像映射到另外一幅图像内的操作。 缩放 使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放 dst代表输出的目标图像，该图像的类型与src相同，其大小为dsize（当该值非零
原创
2022-05-23 20:45:06
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图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介：几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，更确切地说是图像中的对象，而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之
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2024-04-03 08:28:21
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最近项目用到：在不规则任意多边形的中心点加一个图标。（e.g: xx地区发生暴雪，暴雪区域是多边形，给多边形中心加一个暴雪的图标）之前的设计是，计算不规则多边形范围矩形bounds的中心点。这个比较简单，对于一些圆，矩形，凸多边形都比较适合。但是遇到凹多边形就会出现问题，比如一个月牙型的不规则多边形，bounds的中心点，就落到月牙外了。就有点难以接受了。经过讨论，决定将中心改为重心。下面上代码，
OpenCV 提供了两个变换函数，cv2.warpAffiffiffine 和 cv2.warpPerspective， 使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。cv2.warpAffiffiffine
原创
2024-04-11 14:35:17
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一、函数简单介绍 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszi
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2017-08-17 21:30:00
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# Python OpenCV 几何图形识别
几何图形识别是计算机视觉领域中的一项基础技术，尤其在图像处理和形状分析中起着重要作用。使用Python的OpenCV库，我们可以轻松实现对几何图形的检测和识别。本文将介绍如何使用OpenCV识别简单的几何图形，并提供示例代码。
## 准备工作
在开始之前，你需要安装OpenCV库。可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip instal
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2024-10-25 03:45:47
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1、变换 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。 import cv2 as cv from goog
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2020-06-14 15:48:00
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python-opencv(2)图像运算文章目录1. 图像缩放1.1. resize()函数1.2. 指定大小
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2023-04-07 10:45:40
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# OpenCV距离变换与几何中心
在计算机视觉和图像处理领域，距离变换是一种非常有用的技术，它可以帮助我们在二值图像中找到物体的几何特征。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了丰富的函数来实现距离变换及几何中心的计算。本篇文章将介绍如何使用OpenCV在Python中实现距离变换，并计算出图像的几何中心。
## 什么是距离变换？
距离变换是将二值图像的每个像素转换为该像素到最近
1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数： cv2.findContours()， cv2.drawContours() 1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 • 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界
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2023-09-27 11:33:37
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Hu矩的确很神奇，它具有平移不变性、旋转不变性和缩放不变性，是图形匹配的一个不错的工具。通过大致对Hu矩的学习，我认为对Hu矩的学习应该有一下几步，第一步要了解什么是矩；第二步再开始了解Hu矩。为了方便大家的使用，先简单介绍下Hu矩用于模板匹配的用法。用法：其实Hu矩用于匹配已经在opencv中的cvMatchShape函数中应用了，下面是cvMatchShape的源代码（可以跳过）：cvMatc
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2023-10-27 23:42:25
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# OpenCV中几何形状识别
## 引言
OpenCV是一个非常强大的开源计算机视觉库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中之一是几何形状识别，它可以识别图像中的几何形状，如圆、矩形、三角形等。本文将介绍如何使用OpenCV进行几何形状识别，并给出相关的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python环境中安装Ope
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2023-09-29 14:32:54
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几何变换 目标： 了解图片的几何转换，eg:平移，旋转，仿射变换 etc 转换 opencv 提供了2种转换函数 cv.warpAffine 和 cv.warpPerspective cv.warpAffine 需要 2x3 转换矩阵，而 cv.warpPerspective 需要 3x3 转换矩阵 ...
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2021-10-12 14:11:00
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一种校正图像失真的工程方法 作者：暗星 在工程应用中，使用摄像头是常用的测量、取样和检测手段。由于广角镜头的光学特性，图像不可避免的会有失真，这种失真被称为径向畸变。在实际拍摄取样的过程中，镜头的光轴线很难保证与被拍摄平面精确的垂直，或者由于拍摄条件的限制，光轴线必须与目标平面成一定的夹角。这种由于光轴与目标平面不垂直而产生的失真，被称为倾斜失真或者梯形
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2024-05-18 10:46:50
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几何变换几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有
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2024-03-21 13:28:05
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine()import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg')
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2024-07-04 06:13:18
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图像的简单几何变换几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的的负面影响。一、图像的平移在平移之前，需要构造一个平移矩阵，并将其传给仿射函数cv2.warpAffine() import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg
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2024-03-19 13:04:57
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opencv 检测几何图形 A simple yet powerful pipeline for detecting shapes in scanned documents 一个简单而强大的管道，用于检测扫描文档中的形状 这是什么意思？ (What is this about ?)One of the most rapidly growing sub fields in the domain
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2024-05-16 09:31:00
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图像几何变换： 1.图像缩放：resize()函数 2.图像平移： (1)大小不变，信息丢失； (2)大小改变，信息保留 3.图像旋转：getRotationMatrix2D()函数和warpAffine()函数 4.转置：transpose()函数 5.镜像：flip()函数 6.重映射：remap()函数一，图像缩放 void resize( InputArray src, OutputArr
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2024-05-24 18:48:39
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