opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用 鼠标可以得到 你想要的不规则区域的 顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

引言 在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理.因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是"抠图"). 在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API: void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst =

一.简介 马三从上一家公司离职了,最近一直在出去面试,忙得很,所以这一篇博客拖到现在才写出来.马三在上家公司工作的时候,曾处理了一个UGUI不规则区域点击的问题,制作过程中也有一些收获和需要注意坑,因此记录成博客与大家分享.众所周知在UGUI中,响应点击通常是依附在一张图片上的,而图片不管美术怎么给你切,导进Unity之后都是一个矩形,如果要做其他形状,最多只能旋转一下,或者自己做一些处理.而为了美术效果,很多时候我们不得不需要特定形状的UI,并且让它们实现精准的响应点击.例如下图就是一个不规则

UGUI实现不规则区域点击响应 前言 大家吼啊!最近工作上事情特别多,没怎么打理博客.今天无意打开cnblog才想起该写点东西了.今天给大家讲一个Unity中不规则区域点击响应的实现方法,使用UGUI. 本脚本编写时基于Unity 5.3,使用其他版本的Unity可能需要做一些小修改. 本文参考了这篇文章:http://alienryderflex.com/polygon/ 为什么要这么做 大家都知道在UGUI中,响应点击通常是依附在一张图片上的,而图片不管美术怎么给你切,导进Unity之后都是

1 概要 在不规则区域内均匀分布点,这个需求初看可能不好理解.如果设想一下需求场景就比较简单了. 场景1:在某个地区范围内,例如A市区有100W人口,需要将这100W人口在地图上面相对均匀的标识出来. 场景2:某不规则场馆,需要均匀布置展位,快速生成展位示意图. 场景其他:规则的电线杆.移动基站等模拟生成. 2 设计方案 既然是要求相对均匀的分布,我想到了格网法,即将多边形分割成特定边长的正方形格子,每个格子的中心点作为分布点. 好处:得到的点是绝对均匀的. 难点:需要判断格子是否在多边形范围内

不规则区域的填充算法 一.简单递归 利用Dfs实现简单递归填充. 核心代码: // 简单深度搜索填充 (四连通) void DfsFill(int x, int y) { || y < || x> || y>) { return; } ) { a[x][y] = ; DfsFill(x - , y); DfsFill(x + , y); DfsFill(x, y - ); DfsFill(x, y + ); } } 二.扫描线种子填充算法(四连通) 1. 种子点(x,y)入栈. 2. 栈

package com.Summer_0419.cn; /** * @author Summer * 获取数值型数组的平均值 */ public class Test_Method14 { public static void main(String[] args) { double[] a = { 100, 12, 102, 180, 13, 15.12 };// 静态方法声明一个变量 a.toString();//toString方法进行遍历 double b = avg(a); Syste

对[UIImage]进行扩展 import UIKit extension UIImage{ /** 根据坐标获取图片中的像素颜色值 */ subscript (x: Int, y: Int) -> UIColor? { || x > Int(size.width) || y < || y > Int(size.height) { return nil } let provider = self.cgImage!.dataProvider let providerData = pr

从开源中国博客搬来,合并博客 实验室做一个智能小车的小项目,期间涉及到在PC端处理小车摄像头的视频.这里先用安卓手机代替一下进行试验.大致流程就是手机摄像头获取视频,开启一个IP摄像头服务软件,在局域网内可以根据IP进行访问.Python+OpenCV2获取视频并进行显示人脸识别. 具体步骤 Step1:安装IP摄像头软件 这个在应用商店里搜一下就行了 Step2:浏览器访问测试 根据IP摄像头软件的提示从在同一个局域网中的PC的浏览器上进行访问(如:192.168.1.111:8080) St

下午搜索了一堆相关文章,没有找到符合要求的. 对一张图片应用不规则区域的羽化,该怎么做呢? 首先去查了下 羽化的原理,然而没有什么用, 然后就开始从表现层去研究怎么模拟? idea 1: blur滤镜,可以实现边缘“羽化”,但是呢 整个图片都会被模糊.那么可不可以 blur滤镜 后 将它的边缘拿出来给原始图片使用呢?(多层图片叠). 在PS里模拟操作后,程序难度较大. 1:应用blur的层,需要比目标区域大一些,(牵扯程序对点阵外扩的算法) 2:blur层和显示层,边缘结合依然会有“硬边”的问题

OSPF不规则区域实验: 一.知识点整理: OSPF中路由器的角色(看图): 骨干路由器:路由器所有接口属于area 0  -->R3 非骨干路由器:路由器所有接口属于非area 0  -->R1.R5 ABR:区域边界路由器,能够产生3类LSA的路由器.(属于area 0和非area 0边界的路由器)  --->R2.R4 ASBR:自治系统边界路由器,能够产生5类或7类LSA的路由器.(OSPF网络和非OSPF网络的边界路由器,或者不同OSPF进程(ospf 1 和ospf 2)的边

opencv中获取图像像素的方法 方法一: IplImage *img = cvLoadImage("Lena.jpg", 0); CvScalar pixel; for (int i = 0; i < img->height; ++i) {     for (int j = 0; j < img->width; ++j)      {         //获得像素的RGB值并显示 pixel = cvGet2D(img, i, j);           pr

摘要 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整. 补充: 图像变换可以看成 像素变换--点操作 邻域变换--区域操作(卷积,特征提取,梯度计算等) 对于点操作: q(i,j)=αf(i,j)+β 其中f(i,j)是输入点像素值,q(i,j)是输出点像素值.  1,数组遍历-- at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到

1. 存取像素值 在opencv中能够直接对cv::Mat类型的图像调用at函数读取或赋值某个像素,我们用个简单的案例来说明: //在一张图像上增加椒盐噪声,image为输入图像.n为噪点个数 void salt(Mat &image, int n) { for(int k = 0;k < n;k++) { //随机产生白色噪点 int i = qrand()%image.cols; int j = qrand()%image.rows; //假设是灰度图每一个像素的存取类型为uchar,即

Title: OpenCV OpenCV像素值的获取与设置 Fn 1 : 使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 (参考博文:OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解) Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵(grayscale image 灰度图) Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col <

像素是图像的基本组成单位,熟悉了如何操作像素,就能更好的理解对图像的各种处理变换的实现方式了. 1.at方法 第一种操作像素的方法是使用"at",如一幅3通道的彩色图像image的第i行j列的B.G.R分量分别表示为: image.at<Vec3b>(i,j)[0]; image.at<Vec3b>(i,j)[1]; image.at<Vec3b>(i,j)[2]; 而对于单通道的灰度图像就简单很多了: image.at<uchar>(i

document.body.clientWidth ==> BODY对象宽度 document.body.clientHeight ==> BODY对象高度 document.documentElement.clientWidth ==> 可见区域宽度 document.documentElement.clientHeight ==> 可见区域高度 网页可见区域宽: document.body.clientWidth 网页可见区域高: document.body.clientHei

def get_adcode(city): """ 根据城市获取区域编码 :param city: :return: """ db = dbTool.conDB(dbTool.MYSQLDB, dbTool.MYSQLDBNAME) sql = "SELECT adcode,dispname,lft,rgt,dep FROM citycode_rela WHERE dispname LIKE '"+city+"%'&

利用opencv2.3来获取图片的sift特征,并输出到标准输出,可用重定向到文件. #include<cstdio> #include"opencv2/opencv.hpp" #include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp" using namespace cv ; int main(){ Mat m = imread("test.jpg"); SIFT sift; vector<KeyPoint&g