我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题. 点到直线距离代码如下: //=================================排除干扰直线============================================ // 根据中心点与直线的距离 排除干扰直线 // 点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离为d = (A*x0+B*y0+C)/s

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1584 题意:首先要判断凸包,然后判断圆是否在多边形中. 思路: 判断凸包利用叉积,判断圆在多边形首先要判断圆心是否在多边形中,然后判断圆心到每条边的距离是否小于半径.板子很重要!! AC code: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> #include<cstdlib>

在OpenCV中,可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离,计算距离的函数为: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) Parameters: contour – 输入参数轮廓. pt – 测试的点. measureDist – 如果为false的话,则函数计算符号,在轮廓外部在为-1,在轮廓内为1,在轮廓上,则为0.如果为ture,则计算实际的像素符号距离,在轮廓外的点像素距离为负值,在内

自己在做游戏的忘记了Unity帮我们提供计算两点之间的距离,在百度搜索了下. 原来有一个公式自己就写了一个方法O(∩_∩)O~,到僵尸到达某一个点之后就向另一个奔跑过去 /// <summary> /// 3维中如何计算两点之间的距离 /// </summary> /// <param name="p1"></param> /// <param name="p2"></param> /// &l

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

链接: http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1348 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=27498#problem/A 1348. Goat in the Garden 2 Time limit: 1.0 second Memory limit: 64 MB A goat is tied to a peg (in a point C) in a garden with

A Round Peg in a Ground Hole Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 4438   Accepted: 1362 Description The DIY Furniture company specializes in assemble-it-yourself furniture kits. Typically, the pieces of wood are attached to on

http://poj.org/problem?id=1584 题意 按照顺时针或逆时针方向输入一个n边形的顶点坐标集,先判断这个n边形是否为凸包. 再给定一个圆形(圆心坐标和半径),判断这个圆是否完全在n边形内部. 分析 1.判断给出了多边形是不是凸多边形. 2.判断圆包含在凸多边形中:一定要保证圆心在凸多边形里面.然后判断圆心到每条线段的距离要大于等于半径.. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h

首先判断是不是凸多边形 然后判断圆是否在凸多边形内 不知道给出的点是顺时针还是逆时针,所以用判断是否在多边形内的模板,不用是否在凸多边形内的模板 POJ 1584 A Round Peg in a Ground Hole(判断凸多边形,点到线段距离,点在多边形内) #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath&g

//NeartestPointNodeVisitor.h #pragma once #include <osg\Matrix> #include <vector> #include <osg\Node> #include <osg\NodeVisitor> #include <osg\Camera> #include <osg\Vec3> #include <osg\MatrixTransform> #include &l

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

1298 圆与三角形 给出圆的圆心和半径,以及三角形的三个顶点,问圆同三角形是否相交.相交输出"Yes",否则输出"No".(三角形的面积大于0).   收起   输入 第1行:一个数T,表示输入的测试数量(1 <= T <= 10000),之后每4行用来描述一组测试数据. 4-1:三个数,前两个数为圆心的坐标xc, yc,第3个数为圆的半径R.(-3000 <= xc, yc <= 3000, 1 <= R <= 3000) 4

一.函数原型 ​该函数参数angleInDegrees默认为false,即弧度,当置为true时,则输出为角度. phase函数根据函数来计算角度,计算精度大约为0.3弧度,当x,y相等时,angle为0. 数学上函数atan2为: 该函数的值域为,可以通过对负数结果加的方法,将函数的结果映射到范围内. 而c++中atan2函数是通过正切值返回弧度的,并通过判断x,y的正负决定象限,因此c++中atan2函数值域是从-Pi到Pi的. 二.小实验 Mat mat1(Size(, ), CV_32F

题目:平面上给定n条线段,找出一个点,使这个点到这n条线段的距离和最小. 源码如下: #include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h> #define N 1005 #define eps 1e-8 //搜索停止条件阀值 #define INF 1e99 #

问题 H: Planar map 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 24  解决: 22[提交][状态][讨论版] 题目描述 Tigher has work for a long time in a famous company.One day she is given a planar map(look at the following) and a point.The planar map can be regarded as a polygon.The planar

Paul Viola和Michael Jones在2001年首次将积分图应用在图像特征提取上,在他们的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中,积分图被当作一种新的图像特征表征方式,可以把检测的Haar特征非常高效的计算出来,用于实时人脸检测系统. 积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法,其构造方式是积分图像上位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像(i,j)左上角方向所有像素的和

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

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

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里