在OpenCV中,可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离,计算距离的函数为: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) Parameters: contour – 输入参数轮廓. pt – 测试的点. measureDist – 如果为false的话,则函数计算符号,在轮廓外部在为-1,在轮廓内为1,在轮廓上,则为0.如果为ture,则计算实际的像素符号距离,在轮廓外的点像素距离为负值,在内

原文:“练习:求完数问题” 原代码: // #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define DIVISERS_MAX_LENGTH (1024) #define TOP (10000) int main(void) { /* * 储存因子,成对的储存.例如6 * 1,6, 2,3 */ int divisers[DIVISERS_MAX_LENGTH] = {0}; int diviser

http://codeforces.com/contest/1184/problem/E2 题意:给出一副图,首先求出这幅图的最小生成树 , 然后修改这幅图上不属于最小生成树的边权,使得修改后的图在求一边生成树的时候可以包含被修改的边(注意:修改的边权要最大 )题目规定只有一课生成树 分析: 现在我们需要解决所有非树边的任务(MST保证是惟一的).我们要求对于非树边(u, v),正确答案是u和v之间路径上的最大权值MST.(证明:≤:由MSTs的循环特性可知;≥:如果(u, v)的重量大于这个最

时间限制:1秒     空间限制:32768k 斐波那契数列指的是这样一个数列: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368. 可以观察到,从第3个数开始,每个数的值都等于前连个数之和. 同时,定义f(0)=0, f(1)=1. 则 f(2)=f(1)+f(0)=1; f(3)=f(2)+f(1)=2; ... 依次类推,  f(

// n级台阶,求多少种跳法.cpp : Defines the entry point for the console application. // /* 思路: 如果只有一级台阶,n=1,很明显只有一种跳法 如果有两级台阶,n=2,则有两种跳法,一种是跳两下1级,一种是直接跳两级 那么我们来看看如果有n层台阶,可以怎么跳: n层台阶可以是这么够成的 1.第n层台阶是从第n-1层跳1级上来的 2.第n层台阶是从第n-2层直接跳2级上来的 所以可以得到n层的跳法总数是F(n)=F(n-1)+F

// test14.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<string> #include<cctype> #include <vector> #include<exception> #include <initializer_list> using namespace std; class Solution

class Solution { public: int jumpFloorII(int number) { ) ; ) ; *jumpFloorII(number-); } };

class Solution { public: int jumpFloor(int number) { ) ; ) ; )+jumpFloor(number-); } }; 如果先建立数组,然后利用数组累加,会超出存储限制.

This file is implementation of Common Common Computational Geometry Algorithms.Please please pay attention to input according to the specified data type. 个人实现的一些计算几何中常见的算法,包括点,线,多边形等:所有算法只依赖于C++标准库,不用包含任何其他第三方库,包含此头文件即可使用.使用时请注意按照规定的数据类型进行输入,目前只使用C++

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

直径上的乱搞一般要求出这条直径上的点集或者边集 bzoj1999:对直径上的点集进行操作 /* 给出一颗树,在树的直径上截取长度不超过s的路径 定义点u到s的距离为u到s的最短路径长度 定义s的偏心距为所有点到s的最大距离 定义树网的核为偏心距最小的s 给定s,请求出最小偏心距 题目中的结论:树的直径不唯一,但所有直径必定相交于直径的中点 推论:任意直径上求出的最小偏心距都相等 将树转化成另一个模型:即所有直径以外的分支都挂载在直径左右侧, 提取出直径,设直径上的结点u1,u2,u3...ut

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

一.腐蚀(Erode) 取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点) 作用: 平滑对象边缘.弱化对象之间的连接. opencv 中相关函数:(erode) // C++ /** shape: 形状 MORPH_RECT 矩形 MORPH_CROSS 交叉形 十字型 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 esize : 大小 anchor: 锚点,默认为中心 **/ Mat getStructuringElement(, -)); /** src: input Mat dst: output

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

一.相关类 MCvMoments inv_sqrt_m00 m00!=0?1/sqrt(m00):0 m00  spatial moments m01, m02, m03, m10, m11 m12, m21, m30, mu02, mu03 mu11, mu12, mu20, mu21, mu30 MCvHuMoments hu1 Hu ivnariants hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7 public static void cvMoments( IntPtr ar

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的部分的指数.该计算是对轮廓边界上所有像素(数目为n)进行求和.如果p和q全为0,那么m00实际

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在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.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres

在“学习OpenCV3"的QQ群众,网友且行且珍惜针对前期博客(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/9345590.html)中的内容提出了以下问题: 比如这张图,利用PCA求出了特征向量之后,我想要求解与轮廓的交点,不知道有没有简单的方法@禾老师    非常好的问题!在寻找到轮廓的”主方向“后,往往下一个动作就是寻找向量和轮廓的交点,因为往往这才是我们更关心的地方.为了解决这个问题,我认为的思路应该是这样的: 1.首先要界定范围.对于交点来说,肯定是在这个轮廓

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 查找轮廓    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67a7426a0101cxl0.html 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶