目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码 一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.draw
CAP通常被称为“累积精度曲线”，用于分类模型的性能评估。它有助于我们理解和总结分类模型的鲁棒性。为了直观地显示这一点，我们在图中绘制了三条不同的曲线：一个随机的曲线（random）通过使用随机森林分类器获得的曲线（forest）理论上完美的曲线（perfect）案例分析加载数据集import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib
# Python散点的外轮廓实现方法
## 简介
在数据可视化中，经常需要绘制散点图来展示数据的分布情况。而有时候，我们希望突出散点图中的外轮廓，以便更好地理解数据的分布特点。本文将教会你如何使用Python实现散点的外轮廓效果。
## 实现步骤
下面是实现散点的外轮廓的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 生成散点
原创
2023-12-30 06:50:32
581阅读
# Python中图像外轮廓提取
在图像处理领域，图像轮廓是指图像中物体的边界线。图像外轮廓提取是一种常见的图像处理任务，它可以帮助我们识别物体、分割图像等应用。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们实现图像外轮廓的提取。
## 图像外轮廓提取原理
图像外轮廓提取的主要原理是通过边缘检测算法找到图像中的边缘，然后根据这些边缘的连接关系
原创
2024-06-26 05:32:00
184阅读
图片来自网络摄影｜网络#1 寻找点集的边界意义自动驾驶碰撞检测中，对于其他交通参与者可以使用bounding_box的方式表示（类似于图像视觉中使用一个 [盒子] 将对象框起来）。不同的障碍物占用的区域就是轨迹的不可行区域，对于激光雷达这类感知系统，形成的是一系列点云。那么点集如何描述生成最优的边界呢？本文介绍一下三种常见的方式。 三种不同的点集边界生成方式#2&nb
先上爬取结果：https://github.com/aa3222119/MLprocess/tree/master/papapa/imgs_可以直接食用代码：一点也不6，方便以后找函数，很大面积都是字符串变量，绕过看：import requests,time,re,random,os
from bs4 import BeautifulSoup
piduan_1 = """我的手机 19:38
# Java 求多个点的外轮廓
在计算机科学和图形学中，外轮廓（或称为凸包）是一个重要的概念，它定义了一组点的最小面积的凸形状。换句话说，外轮廓是包围给定点集合的最小凸多边形。本文将探讨如何使用Java来求解多个点的外轮廓，并用图示化的方式来帮助理解。
## Convex Hull 的应用
外轮廓有很多实际的应用，包括：
- **计算几何**：在很多计算几何问题中，获取一组点的外轮廓是基本
原创
2024-09-10 03:20:32
113阅读
代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
## Python的获取散点图的外轮廓
### 简介
在数据可视化中，散点图是一种常用的图表类型，它可以展示不同数据点之间的关系。有时候，我们需要获取散点图的外轮廓，以便进一步分析和处理数据。本文将介绍如何使用Python来获取散点图的外轮廓。
### 流程图
下面是获取散点图外轮廓的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库] --> B[生成散
原创
2023-09-29 19:52:09
668阅读
# Python 点云轮廓提取科普
在计算机视觉和三维重建的领域中，点云（Point Cloud）是描述三维物体表面的一种重要数据结构。点云由许多离散的点组成，这些点代表物体表面的特征。通过对点云进行处理，我们可以提取出物体的轮廓，这在很多应用中，都有着重要价值，比如自动驾驶、机器人导航和环境建模等。
## 点云轮廓提取的基本概念
点云的轮廓提取是指通过算法将点云中的重要特征提取出来，形成一
使用Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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轮廓仪是一款检测物体轮廓要素的仪器，该仪器有两种类型，接触式与非接触式，今日小编就带你们来了解一下接触式与非接触式轮廓仪吧。 接触式轮廓仪接触式轮廓仪是通过将待测物体的表面滑过测针以获取表面轮廓参数，例如角度处理(坐标角，Y坐标的角度，两线之间的角度)，圆的处理(圆弧半径，圆心到圆心距离，圆心到直线的距离，交点到圆心的距离，直线到切点的距离)，点线处理(两条线的交点，交点到直线的距离，交点和交点之
最近开始动手做实验，之前写了一个小实验利用到了PCL库中的索引；现在在写利用PCL中的RegionGrowing类来分割生成面片，无论是迭代生成还是进行提取都需要用到pcl库中定义的索引，虽然搞的不是太明白，还是想写下来来记录自己的思路。 先看一下PCL是如何定义PointIndices的结构： 1 struct PointIndices
2 {
3 PointIndi
PFH特征
提取#include<iostream>
#include<vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/pfh.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>//
点云文件pcd 读写
#include <pcl/featur
# 使用 Java 实现二维点集的外轮廓
在计算几何中，二维点集的外轮廓（又称为凸包）是指包围这些点的最小凸形状。本文将指导你如何在 Java 中实现这一功能，并提供详细步骤和代码示例。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------|
| 1 | 创建点类 |
| 2
文章目录一、Precision（精确率）与Recall（召回率）二、PR曲线：精确率——召回率曲线三、 OIS、ODS、AP的计算1. ODS2. OIS3. AP四、代码实现1. 注意数据类型2. NMS3. 指标测量4. 关于对比实验多PR曲线图的绘制 参考博客：1、2 参考代码：HED的源码、画PR曲线一、Precision（精确率）与Recall（召回率）目标检测： Precision（
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2024-08-27 14:48:33
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这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
判断两个多边形是否相交 ，当前认为一个点相交也是相交，可针对凹多边形和凸边型等多复杂的多边形进行相交判断，采用java实现，因为网上java实现的比较少，所以这里写下如何实现，适用于碰撞检测，地图等等应用场景入口方法：intersectionJudgmentpackage org.dxl;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
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2023-09-03 21:33:03
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水平面上有 N 座大楼，每座大楼都是矩阵的形状，可以用三个数字表示(start, end, height)，分别代表其在x轴上的起点，终点和高度。大楼之间从远处看可能会重叠，求出 N 座大楼的外轮廓线。 外轮廓线的表示方法为若干三元组，每个三元组包含三个数字 (start, end, height)，代表这段轮廓的起始位置，终止位置和高度。 注意事项
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2023-11-20 12:06:58
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# Java 二维点集求外轮廓
在计算几何中，求解一组二维点的外轮廓是一个重要的问题。外轮廓包含了所有点的最小凸包，可以用来简化数据表示、进行空间分析等。本文将通过一个实例，使用 Java 语言实现这一算法，并对代码进行详细解释。
## 一、问题描述
给定一组二维点，例如 (x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，我们需要计算出这些点的外轮廓。外轮廓是包含这些点的最
