本节代码使用的opencv-python 4.0.1,numpy 1.15.4 + mkl 使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg 代码如下: import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread('lightning.jpg',0) img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) # img = cv2.pyrUp(img) img_gray =

又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影

前一篇画出了最小外接矩形,但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的 如图1是一个信号的雨图,被矩形框分割成了多个小框: 需要合并矩形框达到的效果: 主要思想: 扫描两次最小外接矩形,第一次扫描出的矩形是图一的小矩形,遍历vector指定一个合并最大距离(假设是80),达到指定距离使用画矩形函数将这两个矩形占据的组合区域染成实心矩形. 第二次扫描直接扫描之前画的实心矩形图确定最终边框 过程图 膨胀处理和像素翻转: 代码: #include "core/core.h

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; , g_nMaxThred = ; ; int main() { Mat srcImage = imread("group.jpg"); namedWindow(); imshow("[原图]", srcImage); c

程序没有写完整,大概功能就是实现了,希望大家分享学习,把他改对 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

寻找包裹轮廓的最小正矩形:boundingRect 函数 返回矩阵应满足:① 轮廓上的点均在矩阵空间内.② 矩阵是正矩阵(矩形的边界与图像边界平行). Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. 代码示例: #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int ma

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

简介   使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是所要求最小外接矩形的点集数组或向量,这个点集不定个数.   cv2.minAreaRect(points) → retval 参数说明: points :是findCountours得到的contour 使用 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("test.jpg",0) _,conto

1.寻找轮廓 api void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() 各个参数详解如下: Image表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出.Canny输出.inRange输出.自适应阈值输出等. Contours获取的轮廓,每个轮廓

原始算法是sphere,我这里简化为circle了. Ritter's求最小包围圆为线性算法,因为非常简单,所以应用非常广泛. 该算法求出的圆比最优圆大概会大个5%到20%左右,求最优圆应该可以用Bouncing Bubble算法,以后有机会可以尝试一下. Ritter's算法如下: 1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化. 2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3. 3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径

来源:旋转卡壳法求点集最小外接矩形(面积)并输出四个顶点坐标 BZOJ又崩了,直接贴一下人家的代码. 代码: #include"stdio.h" #include"string.h" #include"math.h" #define M 50006 #define eps 1e-10 #include"stdlib.h" #define inf 999999999 typedef struct node { double x,

\(\color{#0066ff}{题目描述}\) 给定n(>0)二维点的笛卡尔坐标,编写一个程序,计算其最小边界矩形的面积(包含所有给定点的最小矩形). 输入文件可以包含多个测试样例.每个测试样例从包含一个正数的行开始. 整数N(<1001),表示该测试样例中的点的数量.接下来的n行各包含两个实数,分别给出一个点的x和y坐标.输入最后包含一个值为0的测试样例,该值必须不被处理. 对于输入中的每个测试样例都输出一行,包含最小边界矩形的面积,小数点后四舍五入到第四位. \(\color{#006

主要用到函数说明: _DMxDrawX::GetMcDbDatabaseBound 返回当前图纸的最小外包矩形框,详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE* pLbx 返回最小外包矩形框左下角X值 DOUBLE* pLby 返回最小外包矩形框左下角Y值 DOUBLE* pRtx 返回最小外包矩形框右上角X值 DOUBLE* pRty 返回最小外包矩形框右上角Y值 js代码实现如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 var pRet =mxOcx.Call("Mx_Ge

LeetCode939最小面积矩形 给定在 xy 平面上的一组点,确定由这些点组成的矩形的最小面积,其中矩形的边平行于 x 轴和 y 轴. 如果没有任何矩形,就返回 0. Input [[1,1],[1,3],[3,1],[3,3],[2,2]] Output 4 hint 1 <= points.length <= 500 0 <= points[i][0] <= 40000 0 <= points[i][1] <= 40000 所有的点都是不同的. 题目大意 给许多

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<string> using namespace cv; using namespace std; //输入图像 Mat img; //灰度值归一化 Mat bgr; //HSV图像 Mat hsv; //色相 string windowName = "src"; //输出图像的显示窗口 string dstName = "ds

Given a set of points in the xy-plane, determine the minimum area of a rectangle formed from these points, with sides parallel to the x and y axes. If there isn't any rectangle, return 0. Example 1: Input: [[1,1],[1,3],[3,1],[3,3],[2,2]] Output: 4 Ex

Given a set of points in the xy-plane, determine the minimum area of any rectangle formed from these points, with sides not necessarily parallel to the x and y axes. If there isn't any rectangle, return 0. Example 1: Input: [[1,2],[2,1],[1,0],[0,1]]

OPENCV 中的代码改进.当然要依据自己的实际情况来,OPENCV 中行人检測有两种矩形框的融合算法.这里仅仅对meanshift 方法做改进 假设有更好的方法.希望能够跟我讲下. 对于去除重合部分.我也写了改进,看懂了能够加到自己程序中. 为什么要做局部MeanShift? 图1.全局MeanShift 如图所看到的:两幅图像距离较近且有多个矩形框.全局MeanShift融合后可能会造成这样的结果 而假设用局部融合就能避免这样的情况. /*--------------------------

转自 http://blog.csdn.net/kh1445291129/article/details/51149849 //如果创建一个Rect对象rect(100, 50, 50, 100),那么rect会有以下几个功能: rect.area();     //返回rect的面积 5000 rect.size();     //返回rect的尺寸 [50 × 100] rect.tl();       //返回rect的左上顶点的坐标 [100, 50] rect.br();