腐蚀运算的含义：每当在目标图像中找到一个与结构元素相同的子图像时，就把该子图像中与结构元素的原点位置对应的那个像素位置标注出来，目标图像上被标注出来的所有像素组成的集合，即为腐蚀运算的结果。其实质就是在目标图像中标出那些与结构元素相同的子图像的原点位置的像素。算法描述： 1.获得源图像每行像素的宽度 2.创建一幅大小与源图像相同，所有像素置黑的目标图像 3.为防止越界，不处理最左边、最右边、最上边
一、三角形质心坐标对于三角形ABC及其内一点P，根据三角形质心坐标，有如下关系Px = i * Ax + j * Bx + k * Cx;
Py = i * Ay + j * By + k * Cy;
其中 i + j + k = 1利用该关系，可以通过遍历i,j,k值实现遍历三角形内所有的点void triangle_enum(int xy[6])
{
int max = 100; //设定一
# 质心坐标计算的实现指南
在空间中，质心（centroid）是一个代表一组点的“中心点”。在这篇文章中，我们将通过Python计算质心坐标。首先，让我们了解实现这一目标的流程。
## 流程步骤
为方便理解，我们将整个过程分为几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-05 04:10:01
174阅读
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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质心
原创
2019-02-18 14:50:33
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# 如何在Python中计算指定区域的质心坐标
计算一个区域的质心坐标是许多应用中的重要任务，尤其是在图像处理、计算机视觉和物理模拟等领域。本篇文章将带领你逐步实现这一目标，使用Python来找到给定区域的质心坐标。此过程将包含整个实现流程、每一步所需的代码以及详细的解释。
## 整体流程
在开始之前，我们先来理清整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
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2024-08-01 15:49:46
30阅读
python实现k-means算法及对k-means算法缺陷的优化前言： k-means算法用于聚类，它的核心思想是确定分类数k，之后用每类样本数据平均值代表中心值，反复迭代中心值，直至中心值不改变或者在一定的误差范围内。具体的理论知识，可以查看我的这篇博文一、常规k-means算法1、实现代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-21 08:08:54
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# 使用 Python 计算图像的质心
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，其中一个常见的任务是计算图像的质心（或重心）。质心是一个物体的“平均”位置，可以被视为物体的“中心点”。在本文中，我们将使用 Python 中的多个库来实现图像质心的计算，包括 OpenCV 和 NumPy。我们将一步一步地讲解如何加载图像、处理图像以及计算质心。
## 什么是质心？
质心是一个物体的几何中心。当我
# Python获取图像质心
## 背景介绍
在图像处理和计算机视觉领域，图像质心是指图像中物体的重心或中心点。它可以用于识别和定位物体，计算物体的大小和形状，以及进行图像分割和匹配等应用。Python是一种强大的编程语言，它提供了许多库和工具，可以方便地处理图像并获取图像质心。
## 图像质心的计算方法
图像质心通常通过计算像素的平均值来获取。对于一个二值图像，每个像素的值要么是0（黑色
原创
2023-07-24 01:16:33
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场景提交概述场景提交即将在后台缓冲区绘制好的场景提交到前台缓冲区，从而在屏幕上显示出来。提交接口函数是一组控制特定的渲染设备状态的方法，这些设备影响显示器的显示。（1）前台缓冲区：这是一块由显卡转换来的矩形存储区，这块矩形存储区的内容显示在显示器或其他输出设备上。（2）后台缓冲区：后台缓冲区是一个表面，其内容可以提交到前台缓冲区。（3）交换链：一组后台缓冲区集合，它们被顺序地提交到前台缓冲区。一般
小菜鸡的博客前言一、K_means是什么？1. 原理二、编程实现1. 首先引入库2.读入数据3.算法实现4.可视化实现三、完整代码及展示总结 前言本篇文章主要是基于python，编程实现K_means算法的可视化。 编码的数据来源是一些地理坐标，以 txt 格式存储。一、K_means是什么？K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用
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2023-11-24 05:24:36
563阅读
# 项目方案：如何确定图像的质心
## 一、项目背景
在图像处理和计算机视觉领域，确定图像的质心（即重心）是一个基本而重要的任务。质心代表了图像中的“中心点”，对于目标跟踪、图像分割、特征匹配等计算机视觉应用都具有重要意义。本文旨在展示如何使用Python和OpenCV库来计算和可视化图像的质心。
## 二、项目目标
1. 读入图像并进行预处理。
2. 计算图像的质心。
3. 在原图像上标
你的问题漏掉了一些信息，所以我尽力回答了你的问题。在阐述我的答案时，我假设当你说“距离”时，你指的是现实中的距离，比如米、英尺、光年等等我有一个方法，只适用于“平面”图像(也就是说，图片不是从侧面捕捉的)，但仍然有效。它依赖于PIL和NumPy库，PIL用于将图像加载到Python中，NumPy用于将图像转换为相对容易使用的三维数组。脚本使用两个给定点和距离公式计算图像上两点之间的距离(以像素为单
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2023-07-03 15:06:26
250阅读
通常使用scikit-image进行图像读取与存储操作：from skimage import io
img = io.imread('lena.jpg');
io.imshow(img)
io.imsave('lena2.jpg', img)
查看img大小：
img.shape
scikit-image对图像操作与matlab相似，比较适合matlab转python的同学
scikit-ima
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2023-06-30 20:03:19
126阅读
实现openCV-python批量转换质心坐标输出txt源码案例，批量化操作。import cv2
import os
import numpy as np
import functools
def sys_moments(img):
moments = cv2.moments(img)#返回的是一个字典，三阶及以下的几何矩（mpq）、中心矩(mupq)和归一化的矩(nupq)
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2023-09-26 17:54:19
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0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性。不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品（甚至人类2045的的智能拐点时代）。都基于算法及建模来处理。 常见的词汇：机器学习、数据建模、关联分析、算法优化等等，而这些种种又都是基于规律的深度开发（也难怪道德经的首篇就提
# 质心坐标计算公式的实现
在计算机科学和数据分析领域，质心的计算是常见的需求。质心，即几何图形的“平均点”，在图像处理、机器学习等领域都有广泛的应用。今天，我们将学习如何用Python实现质心坐标计算公式。以下是整个实现流程的概述，接着再深入每一步的代码实现。
## 实现流程
我们可以将质心计算的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
本文介绍纯理论部分，至于FPGA实现就不多说了。常见的质心算法有以下几种，可以应用于不同的场合。（1）普通质心算法 其中为二维图像上每个像素点所接收到的光强，该算法适用于没有背景噪声，背景噪声一致或信噪比较高的情况。 （2） 强加权质心算法 其原理是将光斑中心较近的部分区域像素值增强，使
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2023-10-04 20:16:25
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注明一点：这个代码不是我写的，是我跟别人要的，我的程序一直没得到想要的输出结果，水平有限，实在不知道错误在哪HomeWeb BoardProblemSetStandingStatusStatistics Problem C: 质心算法Problem C: 质心算法Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 649&nb
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2024-01-08 21:02:21
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