为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/circle.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/yezi.png"); if (src.

#include "stdafx.h" #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <cxcore.h> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define DEBUG double matchShapes(IplImage* src, IplImage* tmplt); CvPoint matchTemp

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

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 =

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

一个n个点的凸多边形,求多边形中离多边形边界最远的距离.实际上就是求凸包最大内接圆的半径. 利用半平面交求解,每次二分枚举半径d,然后将凸包每条边所代表的半平面沿其垂直单位法向量平移d,看所有平移后的半平面的交集是否为空. #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<fstream> #include<sstream&

可以使用opencv绘制 直线.圆.方形.椭圆等基本图形. 示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // ----------------- 画椭圆 -----------------// Mat img(Size(, ), CV_8UC3, Scalar::all()); // 新建一个白色画布 //double angle = 0; // 旋转角度为0° //int thickness = 2; // 线宽为

查找轮廓 findContours   cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy   参数解释 image:原图像,可以事先由compare().inRange().threshold()等得到binary的image图像 mode:轮廓检索模式 method:轮廓近似方法 mode参数可取值为 CV_RETR_EXTERNAL 仅检索

Problem E 2D Geometry 110 in 1! This is a collection of 110 (in binary) 2D geometry problems. CircumscribedCircle x1 y1 x2 y2 x3 y3 Find out the circumscribed circle of triangle (x1,y1)-(x2,y2)-(x3,y3). These three points are guaranteed to be non-col

题目大意: ①给出三角形三个点,求三角形外接圆,求外接圆的圆心和半径. ②给出三角形三个点,求三角形内接圆,求内接圆的圆心和半径. ③给出一个圆,和一个点,求过该点的圆的切线与x轴的夹角(0<=angle<180): ④给出一条直线,一个点p,指定半径r,求经过点p的与直线相切的半径为r的圆: ⑤给出两条直线,求与这两条直线相切的圆: ⑥给出两个圆,求同时与这两个圆相切的圆: 贴一下圆的模板 带了一些注释 主要包括以下内容 // 求三角形abc的外接圆c(圆心.半径) C csC(P a,P

一.霍夫线变换 霍夫线变换是OpenCv中一种寻找直线的方法,输入图像为边缘二值图. 原理: 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示, 例如: 1.在 笛卡尔坐标系: 可由参数: (m,b) 斜率和截距表示. 2.在 极坐标系: 可由参数: 极径和极角表示.  对于霍夫变换,我们将用 极坐标系 来表示直线. 因此,直线的表达式可为: 化简后得: 一般来说对于点 , 我们可以将通过这个点的一族直线统一定义为:  这就意味着每一对 代表一条通过点  的直线. 如果对于一个给定点 我们在极坐标对极径极

UVA-12304 2D Geometry 110 in 1! 该问题包含以下几个子问题 CircumscribedCircle x1 y1 x2 y2 x3 y3 : 三角形外接圆 InscribedCircle x1 y1 x2 y2 x3 y3: 三角形内接圆 TangentLineThroughPoint xc yc r xp yp 过一点做圆的切线 CircleThroughAPointAndTangentToALineWithRadius xp yp x1 y1 x2 y2 r:找到

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of

目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 HALCON XLD轮廓 XLD的初步介绍 XLD的数据结构分析 XLD的特征分析 XLD的回归参数 HALCON Tuple数组 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第四章 HALCON数据结构

题意: 一个长宽是100000单位的球场上有很多暴动的观众,每个观众都有一个速度v, 在一秒内,观众会等概率地移动到与原位置的曼哈顿距离<=v的地方(不会移动到界外). 你需要选取三个位置,这三个位置要求满足在一秒之后可能会出现观众. (这里不需要考虑概率大小,只要概率不为0就是满足的) 然后过这三点作圆,请选取在初始状态一秒后圆内观众数的期望值最大的方案输出. 如果有多种,输出半径最大的方案. 题解: 第一眼看起来非常可怕… 什么每秒移动速度呀…什么期望呀…先被吓死就做不了了… 其实是假装要扯

比赛链接: http://vjudge.net/contest/view.action?cid=48069#overview 题目来源: lrj训练指南---二维几何计算   ID Title Problem A Morley's Theorem   (向量夹角+向量旋转+两直线交点) Problem B That Nice Euler Circuit  (欧拉定理 F = E + 2 - V, 求直线相交+ 判断点是否在直线上)   Problem C Dog Distance   (好题,

下面是手画的和拍的一些图片,出自标题中的那两本书,在图书馆草草浏览了半个小时,就把一眼能看出来的摘到这里了,再复杂一些的感觉违背了无字证明的初衷了,就没有摘录: 勾股定理: 希波克拉底定理: 无限步三等分一个角: 五角星顶角和为180 度: 完全平方: 余弦定理: 半角公式: 反正切函数的和: 均值定理: 一个正数及其倒数的和至少为2: 整数求和: 内含正方形的正方形:连接正方形各顶点与对边中点,则小正方形的面积 = 1/5 大正方形的面积 直角三角形内接圆半径的两种表示方法: 这里ab/(a+

ACM知识点分类   第一类:基础算法 (1) 基础算法:枚举,贪心,递归,分治,递推,构造,模拟 (2) 动态规划:背包问题,树形dp,状态压缩dp,单调性优化,插头dp (3) 搜索:dfs,bfs,记忆化搜索,优化与剪枝,双广,A*,IDA*,跳舞链 第二类:数据结构 (1) 简单数据结构:链表,栈和队列,串,树和二叉树,图,排序与检索 (2) 树形结构:线段树,树状数组,字典树,伸展树,左偏树,动态树,lca&rmq,划分树,SBT (3) 字符串:kmp,AC自动机,后缀数组,最小表示