前言 最近看github上源码发现对两个cv::Rect使用相与(&)操作,猛地感觉自己蒙啦,Rect类还有这种神奇用法?!翻看opencv官网Rect类,果然如此! opencv中Rect类 Rect_类有些意思,成员变量x.y.width.height,分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高.常用的成员函数有Size()返回值为一个Size,area()返回矩形的面积,contains(Point)用来判断点是否在矩形内,inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内,tl()返回左上角点坐

<img src="images/02.gif" title="flower" usemap="#mm" /> <map name="mm" id="mm"> <area shape="circle" coords="50,50,20" href="http://www.baidu.com/" /> <ar

class MyNodeVisitor:public osg::NodeVisitor { pulic: MyNodeVisitor():osg::NodeVisitor(osg::NodeVisitor::TRAVERSE_ALL_CHILDREN) {} void apply(osg::Geode& geode) { //计算当前geode节点对应的世界变换矩阵,用来计算geode中顶点对应的世界坐标 osg::Matrix geodeMatrix=osg::computeLocalToWo

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,

参考图: 代码如下: var x1 = 0; var y1 = 100; var x2 = -100; var y2 = 0; var angle = 30; var PI = Math.PI; // 两点间的x轴夹角弧度 var xAngle=Math.atan2((y2-y1), (x2-x1)); // 转为角度 xAngle = 360*xAngle/(2*PI); // 两点间的长度 var L=Math.sqrt((y2-y1)*(y2-y1)+(x2-x1)*(x2-x1)); /

不规则形状的Ifc构件顶点坐标获取 今天有人问我,ifc构件的顶点坐标怎么获取,自己前年的时候写过类似的程序,但有点记不清了,最近一直用C++解析ifc,慎重起见,还是重新再写一次,java版本的获取方式如下,有空了再尝试一下C#版本的怎么写. public static void getVertex(IfcProduct ifcProductParam) { IfcProductRepresentation productRepresentation =ifcProductParam.getR

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();       

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50593825 首先看一下Rect对象的定义: typedef Rect_<int> Rect; 再看Rect_的定义: /*! The 2D up-right rectangle class The class represents a 2D rectangle with coordinates of the specified da

今天实现了视频播放以后暂停获取鼠标点击处坐标的功能. #include <iostream> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; using namespace std; Mat frame; void on_mouse( int event

转载: Rect_类有些意思,成员变量x.y.width.height,分别为左上角点的坐标和矩形的宽和高.常用的成员函数有Size()返回值为一个Size,area()返回矩形的面积,contains(Point)用来判断点是否在矩形内,inside(Rect)函数判断矩形是否在该矩形内,tl()返回左上角点坐标,br()返回右下角点坐标.值得注意的是,如果想求两个矩形的交集,并集,可以用如下格式 Rect rect = rect1 & rect2; Rect rect = rect1 | r

本代码在[MATLAB 2015b] 下编写运行成功,不保证所有版本适用. x=[0 -.5 1 1 -1]; y=[0 -1 -.5 1 1]; voronoi(x,y);axis([-2 2 -2 2]) [v,c]=voronoin([x;y]'); %v就是所有的voronoi边的顶点坐标,c{i}就是第i个点周围的voronoi边的顶点下标 %比如说第1个点(0,0)周围的voronoi边的顶点就是横坐标:v(c{1},1),纵坐标:v(c{1},2) %对于坐标为(inf,inf)的

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

我们经常遇到这样的需求:我们在VS写好的程序,需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行,跑出效果.比如,你在你的电脑用opencv+vs2015写出一个程序,然后老师叫你把程序发给他,他要看看功能实现的怎么样.老师的电脑肯定没有整套的开发环境的,如果你想只把代码发给他,让他自己编译,肯定会出现问题.所以,我们需要掌握如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法. 下面将以一个实际例子说明如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法. 比如我现在在VS2015下实现了一个图像拼接功能的程序

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

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 =

有时程序中需要画一些基础的图形,例如直线,矩形,椭圆以及多边形.OpenCV中当然有此类函数. 1.函数介绍 直线line: , , ) img – 图像 pt1 – 直线起点 pt2 – 直线终点 color – 颜色 thickness – 粗细 lineType – 直线类型,可以是如下值 (or omitted) - -connected 线 - -connected 线. CV_AA - 抗锯齿线. shift – 分位的点坐标 椭圆ellipse: , , ) , ) 参数说明: i