计算轮廓面积: double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false ) InputArray contour:输入的点,一般是图像的轮廓点 bool oriented=false:表示某一个方向上轮廓的的面积值,顺时针或者逆时针,一般选择默认false 计算轮廓边长: double arcLength(InputArray curve, bool closed) InputArray curve:表示图像的轮廓 bool clos

最近在做地图相关面积计算显示工作,百度了很多关于多边形面积计算方面公式和代码,只能说贼费劲,最终完成了把结果展示下     原理:鞋带公式 定义:所述鞋带式或鞋带算法(也称为高斯的面积公式和测量员的式)是一种数学算法,以确定区域一个的简单多边形,其顶点由它们的描述笛卡尔坐标中的平面.用户交叉倍增相应的坐标,找到包含多边形的区域,并从周围的多边形中减去它,以找到其中的多边形区域.它被称为鞋带配方,因为构成多边形的坐标不断交叉倍增,就像绑鞋带一样.它有时也被称为鞋带方法.    公式:    图解:

最近在做地图相关面积计算显示工作,百度了很多关于多边形面积计算方面公式和代码,只能说贼费劲,最终完成了把结果展示下     原理:鞋带公式 定义:所述鞋带式或鞋带算法(也称为高斯的面积公式和测量员的式)是一种数学算法,以确定区域一个的简单多边形,其顶点由它们的描述笛卡尔坐标中的平面.用户交叉倍增相应的坐标,找到包含多边形的区域,并从周围的多边形中减去它,以找到其中的多边形区域.它被称为鞋带配方,因为构成多边形的坐标不断交叉倍增,就像绑鞋带一样.它有时也被称为鞋带方法.    公式:    图解:

·你正从AC星球返回,天又下起凸包雨,只好到线段树下躲雨. ·英文题,述大意:       一个竖直平面的美丽天空,会下凸包雨.凸包雨指的是边数为3~6的多边形,并且每一个它都遵守一个神奇定律,那就是自己不会有两个横坐标相同的点(即每个凸包自己的顶点不会出现在一条垂直于x轴的直线上).现在有Q个操作:第一种是放置一个凸包雨(即输入其边数,并从其横坐标最小点开始顺时针读入顶点坐标[x,y<=1000000000]):第二种是询问,即读入l,r来询问我们横坐标在[l,r]之间的雨滴的面积总和(被切开

一.题目 http://acm.wust.edu.cn/problem.php?id=1186&soj=0 二.分析 多组输入,'0'结束: 顶点的个数在3至100之间: 一定顺序输入坐标: 坐标为int型整数: 多边形面积计算有两种思路:方法A:切成三角形,计算面积,再累加所有三角形面积:方法B:多边形面积公式. 参考链接:方法A,方法B. 此处略加说明: 方法A:已知三点坐标分别为:(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3).三角形面积为: 方法B:坐标存储在x[100],y[100].

0 引言 记录几何方面的一些处理技术. 1 任意多边形面积计算:包含凸多边形和凹多边形 转载了JustDoIT https://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/4047211.html 附上代码 struct Point2d { double x; double y; Point2d(double xx, double yy): x(xx), y(yy){} }; //计算任意多边形的面积,顶点按照顺时针或者逆时针方向排列 double ComputePolygonAre

1.道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker) 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法.迭代适应点算法.分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法.该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善. 算法的基本思路是:对每一条曲线的

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

//绘制椭圆 void DrawEllipse(Mat img, double angle) { ; ; ellipse(img, Point(WINDOW_WIDTH / , WINDOW_WIDTH / ), Size(WINDOW_WIDTH / , WINDOW_WIDTH / ), angle, , , Scalar(, , ), thickhness, lineType); } //绘制实心圆 void DrawFilledCircle(Mat img, Point center)

点多边形测试 测试一个点是否在给定的多边形内部,边缘或者外部 double pointPolygonTest( InputArray contour, // 输入的轮廓 Point2f pt, // 测试点 bool measureDist // 是否返回距离值,如果是false,1表示在内面,0表示在边界上,-1表示在外部,true返回实际距离 ) 步骤 构建一张400x400大小的图片, Mat::Zero(, , CV_8UC1) 画上一个六边形的闭合区域line 发现轮廓 对图像中所有像

#include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> #include <math.h> #include <string.h> using namespace cv; using namespace std; int thresh = 50, N = 11; const char* wndname = "Square Detection Demo"; int calcdistance

//形态学腐蚀 cvErode(pDstImage,pDstImage,,); //形态学膨胀 cvDilate(pDstImage,pDstImage,,); //中值滤波 cvSmooth(pDstImage,pDstImage, CV_MEDIAN);//默认窗口大小为3*3 cvShowImage("vei",pDstImage); ) storage = cvCreateMemStorage(); contours = NULL; //找出轮廓保存到countours中 cv

//利用曲线逼近,计算逼近曲线的长度 //首先创建一个逼近曲线 vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[i], approx, 2, true); arcLength(contours[i], false); double dstLength = arcLength(approx, true);

视频处理中,往往需要在上面增加文字包括汉字英文字母数字标点等,Emgu.CV/opencv 绘图 线面文字包括中文 这篇里也有相关介绍,但是这篇里根据逐像素修改rgb值的方法效率太低 查了很多资料,基本上opencv叠加汉字的方法都起源于这里 http://wenku.baidu.com/link?url=g1dCXwRbSpy7XUhsStRLANQRmvAXKSAa1ohrphx1R3XSZozi68WrTOrKjbxRnh9jWvF9Ass2SZKnvFrGE2ctCpZadNndhFrQ

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

opencv 最近在做一个钓鱼网站的项目中用到了一个叫opencv的玩意儿,以前没接触过.感觉挺新鲜的,而且项目中要用,所以就问了一下度娘(是想Google一下的,显得高大上and专业一点,但是英语水平实在是low),百度百科的解释是这样的(有点专业,读完以后似懂非懂的感觉,不过觉得这个东西很强势,可以搞一下):OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Wi

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一．关键函数1.1  cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针.函数原型:int cvFindContours(  CvArr* image,                              第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像  CvMemStorage* storag

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo