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

 /// <summary>         ///  p点到(a,b)点两所在直线的垂点坐标         /// </summary>         /// <param name="a">直线上a点</param>         /// <param name="b">直线上b点</param>         /// <param name="p">

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

 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

题意: 平面上有n个点,求一条直线使得所有点都在直线的同一侧.并求这些点到直线的距离之和的最小值. 分析: 只要直线不穿过凸包,就满足第一个条件.要使距离和最小,那直线一定在凸包的边上.所以求出凸包以后,枚举每个边求出所有点到直线的距离之和得到最小值. 点到直线距离公式为: 因为点都在直线同一侧,所以我们可以把加法“挪”到里面去,最后再求绝对值,所以可以预处理所有点的横坐标之和与纵坐标之和.当然常数C也要记得乘上n倍. 已知两点坐标求过该点直线的方程,这很好求不再赘述,考虑到直线没有斜率的情况,

求点到直线的距离: double dis(point p1,point p2){   if(fabs(p1.x-p2.x)<exp)//相等的  {    return fabs(p2.x-pegx);    }  else     {   double k=(p2.y-p1.y)/(p2.x-p1.x);   double b=p2.y-k*p2.x;   return fabs(k*pegx-pegy+b)/sqrt(k*k+1);//返回的是距离的   }}判断多边形是否为凸多边形 if

/****点到直线的距离*** * 过点(x1,y1)和点(x2,y2)的直线方程为:KX -Y + (x2y1 - x1y2)/(x2-x1) = 0 * 设直线斜率为K = (y2-y1)/(x2-x1),C=(x2y1 - x1y2)/(x2-x1) * 点P(x0,y0)到直线AX + BY +C =0DE 距离为:d=|Ax0 + By0 + C|/sqrt(A*A + B*B) * 点(x3,y3)到经过点(x1,y1)和点(x2,y2)的直线的最短距离为: * distance =

                           [blog算法原理]Opencv中直线的表示方法  一.问题的提出:​          在实际项目编写过程中,需要对直线(Line)进行特定的处理.在以前的项目设计实现中,直线(Line)多是用来绘图使用的,而不是用来进行分析的.   经过较为仔细地研究Opencv提供的相关内容,感觉这个问题很有搞头,所以分离出来研究.先看refman           可以看到,opencv自己提供的3种直线寻找的函数,最后得到的表示line的数据结构

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

/* 爆头 Description gameboy是一个CS高手,他最喜欢的就是扮演警察, 手持M4爆土匪的头.也许这里有人没玩过CS,有必 要介绍一下“爆头”这个术语:所谓爆头,就是子 弹直接命中对方的头部,以秒杀敌人. 现在用一个三维的直角坐标系来描述游戏中的三维空间 (水平面为xoy平面,z轴正方向是上方). 假设游戏中角色的头是一个标准的球.告诉 你土匪的身高,头部半径,所站位置的坐标: gameboy所控警察的身高,头部半径, 所站位置的坐标,以及枪头所指方向的单位向量. gamebo

需要用到2个数学公式 1,已知2点求其直线方程 2,点到直线的距离 1,Y=kX+b 分别将两点带入以上方程,求出k 和b 例如: p0={x:?,y:?}, p1={x:?,y:?} 可解得方程: -((p0.y-p1.y)/(p0.x-p1.x))*x  + 1*y +   (p0.y*p1.x-p1.y*p0.x)/(p1.x-p0.x)=0 其中: k=-((p0.y-p1.y)/(p0.x-p1.x)) b=(p0.y*p1.x-p1.y*p0.x)/(p1.x-p0.x) 2,点到直

实现目的:有一系列的点,需要拟合出一条直线. cv::fitLine()的具体调用形式如下: void cv::fitLine( cv::InputArray points, // 二维点的数组或vector cv::OutputArray line, // 输出直线,Vec4f (2d)或Vec6f (3d)的vector int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 表示直线到原点距离的精度,建议取 0

http://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/72866144 最小二乘法多项式曲线拟合,是常见的曲线拟合方法,有着广泛的应用,这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上,介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合.   概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x). 原理 给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m.求近似曲线y

问题描述 寻找英语试卷填空题的下划线,这个对后期的切图与自动 识别都比较重要. 解决思路 方法: 通过图像形态学操作来寻找直线,霍夫获取位置信息与显示. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; #define IMAGE_PATH "D:/case3.png" ; ; con

霍夫直线变换介绍 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 对于任意一条直线上的所有点来说,变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标.从而得到直线. 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间,最终输出是 表示极坐标空间 霍夫变换直线概率 cv::Hou

爆头 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2002    Accepted Submission(s): 868 Problem Description gameboy是一个CS高手,他最喜欢的就是扮演警察,手持M4爆土匪的头.也许这里有人没玩过CS,有必要介绍一下“爆头”这个术语:所谓爆头,就是子弹直接命中对方的头部,以秒杀

import numpy as np image=np.zeros((300,300,3),dtype='uint8') (cx,cy)=image.shape[1]//2,image.shape[0]//2#其中的cx和cy就是我们图像中点的坐标

首先导入我们所需要的库: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 自定义显示图像的函数: def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 创建一张黑色的画布并展示出来: image=np.zeros((,,),dtype='uint8')show(image)#果然显示出来的是黑色的图片 #画线(直线) green=(,,) cv2.li

cv::estimateAffine3D(MatFrom, MatTo, Transfrom, inlier); Transform得到的是重MatFrom到MatTo的变换矩阵.inlier给一个空矩阵就可以. MatFrom和MatTo都是点的矩阵,每一行就是一个点. 这个函数使用的是点对来估计变换矩阵.是三维的,所以需要XYZ坐标.优化方法是RANSAC.

数学知识太差,一点点积累,高手勿喷. 1. 先求出AB向量 a = ( x2-x1, y2-y1 ) 2. 求AB向量的单位方向向量 b = √((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)) a1 = ( (x2-x1)/b, (y2-y1)/b ) 3.求出CA的法向向量(或CB的法向向量) c = ( y0-y1, -(x0-x1) ) 4. 距离 = AC法向向量与BC向量的单位方向向量的数量积 距离d = a1 * c = ( (x2-x1)(y0-y1) - (y2-y1)(x0-x