画不多说，直接上代码，代码解释已经够详细了 #include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
/*因为关于关于边缘检测可以检测出边界的像素，但是他并没有将轮廓作为一个整体，
所以这里介绍的轮廓检测就是把这些
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2024-08-09 13:47:43
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自学Python一些容易忽略的知识字符串字符串是 字符的序列 。字符串基本上就是一组单词。我几乎可以保证你在每个Python程序中都要用到字符串，所以请特别留心下面这部分的内容。下面告诉你如何在Python中使用字符串。● 使用单引号（'）你可以用单引号指示字符串，就如同'Quote me on this'这样。所有的空白，即空格和制表符都照原样保留
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2024-05-29 06:51:53
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在学习使用k-means算法进行负载聚类分析时看到了这样的图，查了之后是用轮廓系数来评估分类结果的准确度或者称合适度。 silhouette 是一个衡量一个结点与它属聚类相较于其它聚类的相似程度。 取值范围-1到1，值越大表明这个结点更匹配其属聚类而不与相邻的聚类匹配。 如果大多数结点都有很高的silhouette value，那么聚类适当。若许多点都有低或者负的值，说明分类过多或者过少。 定
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2023-06-08 13:53:27
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得到连通域还可以图上标号最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。不然老忘记。。。。。。。提取轮廓函数void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
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2023-08-28 10:19:47
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Kmeans是一种简单的聚类方法，一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 算法原理kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点； 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点，作为一个簇； 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点； 4 重复2-3，直到这k个中心点不再变化（收敛），或执行了足够多的迭代。 轮廓
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2023-08-29 15:16:49
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目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
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前言：为避免多个Python项目下安装库之间的冲突，或为轻松打包某个项目，建议在每个项目文件夹下安装Python虚拟环境，并在虚拟环境内进行操作，之后你安装的任何库和执行的任何程序都是在这个环境下运行。不过，在使用Git进行版本控制的时候，需要忽略虚拟环境相关文件，取而代之地是建立一个requirement.txt的文档，用以记录所有依赖库极其精确的版本号，以便于在别处部署运行环境。这些事情最好在
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2024-01-18 18:46:53
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Python是入门容易精通难，大家平时要养成记录的习惯，好的代码要记录下来，学会总结，经常翻一翻会有收获！今天我来分享一些我自己记录的代码结构，欢迎拍砖！ 01.简洁的表达式点评：Python因为简洁高效而出名，就是因为语法非常简单，而且内置了很多强大的数据结构：比如我们可以大量用推导列表来生成很多简洁的代码比如我们可以用if else组合，本来需要2-3行代码写的，一行搞定！02.排序
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2024-08-07 12:33:27
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1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
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轮廓分析(silhouette analysis)可用于研究聚类结果之间的分离距离。轮廓图是一个聚类中的每个点与相邻聚类中的点之间接近程度的度量指标，从而提供了一种直观地评估参数(如聚类的数量)的方法。此度量指标的范围为[-1,1]。 接近+1的(被称为)轮廓系数的值表示相邻聚类的样本距离很远；值为0表示样本在两个相邻聚类之间的决策边界上或非常接近决策边界；而负值表示这些样本可能已分配给错误的
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2023-07-29 20:06:12
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opencv for python的轮廓（1）一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：2.需用函数：3.代码实现如下：4.图像近似方法说明：二、：图像轮廓的矩、面积和周长1.图像的矩（image moments）2.图像的面积3.图像的周长4.代码实现 一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：轮廓是颜色或者灰度相同的边界点连成的边界曲线，轮廓在物体形状分析以及轮廓检测和识别中很有用。轮廓
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2023-08-11 08:47:20
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
Python中可以使用matplotlib库来绘制散点图的轮廓。散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表，其中每个点代表一个观测值。通过在散点图上添加轮廓线，可以更清晰地展示数据点的分布情况。
下面是一个示例代码，演示如何使用matplotlib库绘制带有轮廓线的散点图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
原创
2024-06-15 04:46:22
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轮廓系数(Silhouette Coefficient Index)轮廓系数（Silhouette Coefficient Index）是一种聚类评估指标，用于评估数据聚类的效果。其取值范围在[-1, 1]之间，指标值越大表示聚类结果聚类效果越好。具体来说，轮廓系数既要考虑聚类结果的紧密性，又要考虑聚类结果之间的分离度。如果一个数据点与自己所属的簇内的其他数据点的距离很小，但是与其他簇中的数据点的
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2023-09-08 13:41:16
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1、介绍：如图所示，两个胶囊体都是采用同样的透明度混合方程进行混合的，并且颜色和透明度都一样。而左边的对透明度进行了“特殊”的处理，就得到了和右边不一样的效果：胶囊体的边沿轮廓增强。配合采用贴图的效果如图所示：两者都是采用了一样的透明度贴图以及透明度混合方法，左边的是采用了轮廓增强的效果图。2、原理：首先，计算出模型表面的轮廓，这不废话吗，其实还真不是废话，因为并不是所有的模型我们都能预先知道它的
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2023-10-14 08:20:08
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opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
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2023-09-05 22:12:39
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python中如何去掉字符串中的空格
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2023-06-14 20:48:21
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图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 48 篇。 Python OpenCV学在前面轮廓检测与轮廓特征cv2.findContours 函数返回值 contours轮廓特征矩轮廓面积轮廓周长外接矩形其余补充学习橡皮擦的小节 学在前面图像金字塔学习的时候，就要想着有个金字塔在你眼前，这个金字塔最底部是你的原图像（源图像）。关于图像金字塔
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2024-07-31 11:33:05
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm12.2 绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(
image,
contours,
contourIdx,
color[,
thickness[
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2023-08-02 15:29:48
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