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

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,

1.在顶点函数中实现凸起效果 Shader "Custom/Example" { properties { _R(,))= //圆的半径,也是凸起的范围 _OX(,))= //x轴 } SubShader { pass{ CGPROGRAM #pragma vertex vert #pragma fragment frag #include "unitycg.cginc" float _R; float _OX; struct v2f{ float4 pos:POS

1. Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny函数来识别边缘.Canny边缘检测算法有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用非最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("cann

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

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

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

该系列教程概述与目录:http://www.cnblogs.com/chengyujia/p/5787111.html 一.如何判断点击的是哪个方向键按钮 在上篇教程中我们实现了左边的三角形按钮效果,本篇教程我们将左.上.右.下四个三角形按钮都一起实现了.能做出一个来,另外三个应该不难了吧?但实际并非怎么简单哦.首先我们来解决一下上节课遗留的一个问题,如何判断当前手指点击的是哪个三角形按钮? 这个需要用解析几何大法来解决.假设我们的控件是边长为1的正方形,建立平面直角坐标系(注意:计算机中坐标系

转自 http://www.itnose.net/detail/6097625.html 上篇文章中我们掌握了表面剔除和剪裁模式 这篇文章将利用这些知识实现一个简单的,但是又很常用的例子:把一张图片做成圆角矩形 例3:圆角矩形Shader 好吧我承认在做这个例子的时候走了不少弯路,由于本人对矩阵的知识掌握已经悉数还给老师,所以一开始用了一些笨办法计算圆角矩形区域. 我们知道TEXTCOORD0是一个以对象为坐标系的坐标,并且范围在该坐标的第一象限,取值为(0,0)到(1,1) 那么我们把每一张图

这章就比较好玩了,主要介绍一下View的工作原理,还有自定义View的实现方法,在Android中,View是一个很重要的角色,简单来说,View是Android中视觉的呈现,在界面上Android提供了一套完整的GUI库,里面有很多控件,但是有时候往往并不能满足于需求,所以只有自定义View了,我们会简单的说下流程,然后再去实践除了View的三大流程之外,View常见的回调方法也是必须掌握的,比如构造方法,onAttach,onVisibilityChanged,onDetach,另外对于一些

一.图像的基本概念 1.矢量图:文件占用空间小,放大后图像不会失真,和分辨率无关.适用于图形设计.文字设计.标志设计.版式设计等. 2.位图:由像素点组成,文件较大,放大和缩小图像会失真. 3.有损压缩图像:允许压缩过程损失一定的不敏感信息.JPEG和JPG是最常见的采用有损压缩进行处理的图片格式. 4.无损压缩图像:记录图像上每个像素点的数据信息,采用特殊的算法来压缩文件大小.PNG是最常见的采用无损压缩的图片格式. 5.常见格式的图像:JPEG/JPG是网页中常见的图像格式,以24位存储单个

,立方体是很简单,但是这里只是拿立方体做一个例子,来说明OpenGL在绘制方法上的改进.从原始一点的办法开始一个立方体有六个面,每个面是一个正方形,好,绘制六个正方形就可以了. glBegin(GL_QUADS); glVertex3f(...); glVertex3f(...); glVertex3f(...); glVertex3f(...); // ... glEnd(); 了绘制六个正方形,我们为每个正方形指定四个顶点,最终我们需要指定6*4=24个顶点.但是我们知道,一个立方体其实总共

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

一.初见View View的层级关系(Veiw到底分成几层,自定义view是从那一层开始绘制的) R:Veiw树的结构如下 ,自定义View是从DecorView开始的;DecorView是View树的最顶层View, View树的遍历过程 父布局对View绘制模式的影响 (P182表) 4.为什么父view为wrap_parent时,继承的view布局为warp_parent行不通达不到预期效果? 5.如果在activity启动时获取某个view的尺寸,怎么获取? onWindowsFocus

接上篇<android开发艺术探索>读书笔记(三) No1: View的三大流程:测量流程.布局流程.绘制流程 No2: ViewRoot对应于ViewRootImpl类,它是连接WindowManager和DecorView的纽带,View的三大流程均是通过ViewRoot来完成的. 在ActivityThread中,当Activity对象被创建完毕后,会将DecorView添加到Window中,同时会创建ViewRootImpl对象,并将ViewRootImpl对象和DecorView建立

图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术,是图像模糊.消除噪声. 一.2D滤波器cv2.filter2D() 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作,低通滤波(LPF)有利于去噪声,模糊图像,高通(HPF)有利于找到图像边界. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg', 0) kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25 dst = cv2.filter2D(img, -1,

1.ViewRoot和DecorView ViewRoot对应于ViewRootImpl类,它是连接WindowManager和DecorView的纽带,View的三大流程均是通过ViewRoot来完成的.在ActivityThread中,当Activity对象被创建完毕后,会将DecorView添加到Window中,同时会创建ViewRootImpl对象,并将ViewRootImpl对象和DecorView建立关联. View的绘制流程是从ViewRoot的performTraversals方

论文原址:https://arxiv.org/abs/1902.05093 github:https://github.com/lingtengqiu/Deeperlab-pytorch 摘要 本文提出了一种bottoom-up,single-shot的全景图像分析方法.全景图像分析包含"stuff"形式(类别)的语义分割及“thing”形式(区别不同个体)的实例分割.目前,全景图像分析的经典方法是由语义分割任务及实例分割任务的独立的模块组成,同时其需要进行多次inference操作.

原理: 先获取控件的四个顶点,逐一将其转换成经纬度坐标. private void GetBonds() { //左上↖ PointLatLng pLeftTop = map1.FromLocalToLatLng(map1.Left, map1.Top); //左下↙ PointLatLng pLeftDown = map1.FromLocalToLatLng(map1.Left, map1.Top + map1.Height); //右上↗ PointLatLng pRightTop = ma

第四章 View的工作原理 4.1初识ViewRoot和DecorView ViewRoot是连接WindowManager和DecorView的纽带,View的三大流程均是通过ViewRoot来完成的. View的三大流程指的是测量(measure),布局(layout),绘制(draw). measure用来测量View的宽和高,layout用来确定View在父容器中的放置位置,draw负责将View绘制在屏幕上. measure过程决定了View的宽和高,Measure完成以后,可以通过g