RationalDMIS 轮廓度公差(线轮廓 面轮廓 点轮廓)
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2021-08-13 10:37:00
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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，
轮廓线：概述：轮廓（outline）是绘制于元素周围的一条线，位于边框边缘的外围，可起到突出元素的作用。 轮廓（outline）属性指定元素轮廓的样式、颜色和宽度。轮廓样式 outline-style轮廓颜色 outline-color轮廓宽度 outline-width语法：空格隔开文本域的resize属性：用户是否可以对元素尺寸进行调整resize: none; 不允许用户手动调整元素的尺寸r
1、查找轮廓（转载：） 轮廓（contour）到底是什么？ 一个轮廓对应一系列的店，也就是图像中的一条曲线，OpenCV中一般用序列来存储轮廓信息，序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。 轮廓树？ OpenCV将得到的轮廓聚合成一个轮廓树，把轮廓的包含关系编码到树结构中，保护的轮廓在树中体现为节点。轮廓树有4种
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2023-12-27 10:46:34
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目录查找轮廓函数绘制轮廓函数动态检测图形的轮廓步骤查找轮廓函数绘制轮廓
原创
2022-06-27 23:39:48
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文章目录1 轮廓检测2 轮廓绘制3 代码实验 边缘检测之后得到二值图像，二值图像里面，边缘被标记为白色，非边缘部分被标记为黑色。要确定那个边缘是哪个物体的（哪些边缘是连通的）就需要用到轮廓提取。 1 轮廓检测 原理： 利用边缘是否连通，判断是否是同一物体的边缘，然后进行分组。 API： contours,hierarchy=cv2.findContours（image, mode,
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2023-07-27 22:50:20
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openvc中morphologyEx（）函数是一种形态学变化函数。数学形态学可以理解出团块(...
原创
2022-11-10 10:12:14
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前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制轮廓首先
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2023-09-17 13:19:30
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理解Halcon中的几个概念Halcon中的Image的像素类型 资料来源：https://wenku.baidu.com/view/f21f3b8908a1284ac9504312.htmlbyte 标准的灰度图像编码之一complex 用频率描述图像cyclic 每种颜色分配一个灰度值direction 边缘梯度方向int1int2int4 2D直方图，两帧图像灰度值出现的频率统计图real
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2024-06-24 13:46:16
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1、findContours()//寻找得到轮廓输入image；
输出contours，是二维向量的Point。如：vector< vector>contours;
hierarchy；每个轮廓的信息，后面要用到这些重要信息。
mode；轮廓检索模式，网上很多参数说明。
method；轮廓的近似办法。
offset；我没用过，直接默认参数。2、这里说一下mode这个参数。RETR_EX
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2024-07-25 10:50:32
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一个半透明的水母. 注意轮廓处逐渐增加的不透明度。 本章介绍了表面法线向量的变换。本章假设读者熟悉章节“透明度”中讨论的alpha混合以及章节“世界空间中的着色器编写”中讨论的着色器属性。本章的目标就是为了达到以上照片中的效果：半透明物体的轮廓往往比物体的其余部分更不透明。这样增加了即使没有光照的三维形状的印象。事实证明，转换法线是获得这种效果的关键。光滑表面的轮廓在一小块表面上的表面法线向量(
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2023-07-30 16:59:31
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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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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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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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图像轮廓 边缘检测：只要梯度发生变化，零散的点都算作边缘 轮廓检测：一个链接的整体 cv.findContours(image,mode,method) mode:轮廓检测模式 cv.RETR_EXTERNAL：只检测最外面的轮廓 cv.RETR_LIST：检测其所有轮廓，并将其保存到一条链表中 cv.RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，并将它们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层时空洞的
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2023-10-17 05:52:36
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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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你曾经好奇过图形软件是如何追踪一个图像轮廓的吗？没有嘛？我实际上就没有好奇过，但是当我做一个复杂项目时候，我发现用边界矩形算法来追踪图形轮廓是多么的有魔力。处理的方法是很简单的： 1）找到一个图像边界上的像素（这跟边界矩形没关系，只是假设你找到了这个像素）。这个像素就是需要分析的。
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2024-07-08 15:24:09
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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