其实网上有一大堆椭圆识别的例子，不管是基于霍夫算法，或者是直接ellipse，都会遇到一些问题。当然，有那种上千行代码的例子，我也没仔细看。下面就是百来行代码对算法的改进。 这里主要是针对在比较复杂的场景，直接对ellipse算法的改进，再具体一点，就是在椭圆过滤上加上一些其他的算法。但是由于不同场景亮度，椭圆大小，场景复杂度不同，这些算法不确保每种场景都适用，具体场景需要设置不同的参数。 遇到的
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2023-12-21 06:02:09
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# 使用 Python 和 OpenCV 识别椭圆的完整指南
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个非常强大的工具，它能帮助你处理图像和视频，执行各种图像处理任务。今天，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 识别椭圆。本文将详细讲述识别椭圆的步骤和代码实现。
## 流程概述
下面是整个任务的基本步骤：
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这篇文章是16年发表的椭圆检测文章，论文题目为：《Robust ellipse detection with Gaussian mixture models》，发表在《Pattern Recognition》（2区SCI）上。这里最为新颖的地方就是使用高斯混合模型GMM算法进行椭圆检测。下面我就对这篇文章进行分析。注： ① 2019-1-24 更新： 在明阳师弟的辛苦努力下，终于联系到作者，原版的
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2024-08-21 09:03:30
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首先。从图像中检測出轮廓，然后再从轮廓中检索出椭圆轮廓。參考代码例如以下所看到的：#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp
原创
2021-08-06 15:48:18
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代码中注释比较完善，算法的实现整体流程如下：- 实现基本流程：考虑K=kG ，其中K、G为椭圆曲线Ep(a,b)上的点，n为G的阶（nG=O∞ ），k为小于n的整数。 则给定k和G，根据加法法则，计算K很容易但反过来，给定K和G，求k就非常困难。 因为实际使用中的ECC原则上把p取得相当大，n也相当大，要把n个解点逐一算出来列成上表是不可能的。 这就是椭圆曲线加密算法的数学依据点G称为基点（bas
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2023-11-16 20:25:04
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写在前面https://github.com/vqv/ggbiplot/blob/master/README.md前几天在《宏基因组0》微信讨论群看到了有人发了一个上面链接，点开一看居然是一条命令出帅图，真是太实用了。我立即使用本领域的OTU表上进行了测试，效果很好，现分享给大家，欢迎大家留言补充。ggbiplot简介ggbiplot是一款PCA分析结果可视化的R包工具，可以直接采用ggplot2
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2024-08-22 11:33:31
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# Python 识别图片中的椭圆并拟合
在计算机视觉领域，识别和处理图片中的形状是一项基础且重要的技能。椭圆作为一种常见的几何形状，其识别与拟合在图像分析、计算机视觉和图形处理等方面有广泛应用。本文将介绍如何使用Python识别图片中的椭圆并进行拟合，提供代码示例，以及整个过程的可视化图示。
## 椭圆的基本概念
椭圆是二维平面上的一种封闭曲线，它的形状类似于一个拉长的圆。椭圆的标准方程为
检测这些圆，先找轮廓后通过轮廓点拟合椭圆import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from Ransac_Process import RANSAC
def lj_img(img):
wlj, hlj = img.shape[1], img.shape[0]
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2023-09-18 00:10:02
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按win+q键换出搜索界面，输入path,进入系统属性，选择高级，选择环境变量。在系统变量中的PATHEXT这个变量中文本内容为.COM;.EXE;.BAT;.CMD;.VBS;.VBE;.JS;.JSE;.WSF;.WSH;.MSC。如果这个文本内容中没有.EXE,在cmd中输入命令的时候则不能省略.exe的后缀,
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2023-07-17 23:28:38
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《Pygame游戏编程入门》学习——第2章 初识Pygame：Pie游戏第2章 挑战[^1]问题1. 使用本章的示例作为起点，编写一个程序来绘制一个椭圆，这是我们在本章中没有介绍的形状。问题2. 选取一个示例，例如，绘制线条示例，修改它以便用随机的值绘制1000个线条。了解一下random库和random.randint()函数。问题3. 绘制矩形示例是唯一一个绕着屏幕移动形状的示例。修改该程序
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2023-11-24 06:43:53
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椭圆拟合实验目的和要求尝试使用 cv.fitEllipse()函数，对图像进行椭圆拟合实验内容和原理椭圆拟合该函数使用的是最小二乘法拟合，要求输入的点至少有 6 个。函数中对应的参数如下：对输入图像的预处理输入一张 RGB 图片，先转换为灰度图，本来打算先转换为二值图像再进行边缘检测的，但是发现二值化容易使阴影成为新的边缘，并丢失原有边缘信息，于是直接对灰度图进行了边缘检测。在边缘检测前还进行了降
圆形的绘制 :OpenCV中使用circle（img，center，radius，color，thickness=None，lineType=None，shift=None）函数来绘制圆形
import cv2
import numpy as np
image=np.zeros((400,400,3),np.uint8)
cv2.circle(image,(200,200),50,(0,0,255
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2024-06-11 10:31:57
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Canvas 的坐标系统是绘图的基础，其中点 (0,0) 位于 Canvas 组件的左上角，X 轴水平向右延伸，Y 轴垂直向下延伸。create_arc：绘制弧。create_bitmap：绘制位图。create_image：绘制图片。create_line()：绘制直线。create_polygon：绘制多边形。create_text：绘制文字。create_window：绘制组件。create
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2023-08-05 23:31:36
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简介本文主要参考了github上的这个项目。本文仅仅对字符串的情况进行了处理，因为发送的时候，公钥是公开的，而且以字符创的形式放入json的，广播到区块链的P2P网络上。 需要安装python的ecdsa库，终端输入命令:pip install ecdsa即可。本文的基于python3.6基本流程寻找加密算法的过程竟然耗费了我一下午+一晚上，从寻找有关的库到具体实践，实在惭愧………不过好在终于明
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2023-11-01 18:42:34
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椭圆 python 是近年来在机器学习及数据处理领域的一种常用算法模型，其关键特点在于通过椭圆形状的几何特性来优化计算过程，通常与其他机器学习算法结合使用，以提高预测准确性。在本文中，我将详细记录搭建和使用椭圆 python 的过程，提供环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等多个方面的内容。
### 环境准备
在进行椭圆 python 的实现之前，首先需要准备相应的软硬件
文章目录Part.I 预备知识Chap.I 一些概念Chap.II 主成分分析Chap.III Matlab 函数 randnChap.IV Matlab 函数 pcaPart.II 置信椭圆的含义Chap.I 一个 Matlab 实例Sec.I 两个不相关变量的特征Sec.II 两个相关变量的特征Chap.II 变换阵 (解相关矩阵) 的求解Reference Part.I 预备知识Chap.
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2023-08-08 15:18:07
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椭圆滤波器（Elliptic filter）又称考尔滤波器（Cauer filter）： 这是在通带和阻带等波纹的一种滤波器。 椭圆滤波器相比其他类型的滤波器，在阶数相同的条件下有着最小的通带和阻带波动。 它在通带和阻带的波动相同，这一点区
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2023-10-08 20:09:59
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一、概述椭圆曲线加密算法依赖于椭圆曲线理论，后者理论涵盖的知识比较深广，而且涉及数论中比较深奥的问题。经过数学家几百年的研究积累，已经有很多重要的成果，一些很棘手的数学难题依赖椭圆曲线理论得以解决（比如费马大定理）。本文涉及的椭圆曲线知识只是抽取与密码学相关的很小的一个角落，涉及到很浅的理论的知识，同时也是一点比较肤浅的总结和认识，重点是利用椭圆曲线结合数学技巧阐述加密算法的过程和原理。本文特意构
想必大家都想过用Python中的turtle画出椭圆吧，自己思考了许久，终于琢磨着画出了椭圆，但是我不知道这个方法是不是最简单的，是不是正确的，如果有错误请指正代码如下：import turtle
def half_a(x):
a = x
b = 90
while True:
turtle.circle(a, 1)
a = a - x / 100
b = b
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2023-06-02 14:43:36
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在极坐标中，圆的表示方式为：x=x0+rcosθy=y0+rsinθ圆心为(x0,y0),r为半径，θ为旋转度数，值范围为0-359如果给定圆心点和半径，则其它点是否在圆上，我们就能检测出来了。在图像中，我们将每个非0像素点作为圆心点，以一定的半径进行检测，如果有一个点在圆上，我们就对这个圆心累加一次。如果检测到一个圆，那么这个圆心点就累加到最大，成为峰值。因此，在检测结果中，一个峰值点，就对应一
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2023-10-03 18:24:56
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