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

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

#include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> char explode( char * str , char symbol ); double distance ( int x1 , int y1 , int x2 , int y2 ); // 求平面上2个坐标点的直线距离 double circle_area( double radius ); // 求圆面积. radius 半径 double tw

/** * calc_map_distance() , 根据地图上的两个点各自的x,y坐标,计算出2点之间的直线距离 * @param array $point_1 第1个点的x,y坐标 array( 101 , 202 ) * @param array $point_2 第2个点的x,y坐标 array( 101 , 202 ) * @param bool $calc_as_string 是否计算为字符串公里距离 , 如果未否返回数字 * @return float | false | str

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,

根据地图上的两点坐标,计算直线距离,在网上找到javascript的写法,用C#实现一下 /// <summary> /// 根据地图上的两点坐标,计算直线距离 /// </summary> /// <param name="sLat">起点纬度</param> /// <param name="sLng">起点经度</param> /// <param name="eLat&q

最近做东西碰到要根据两点经纬度计算之间的直线距离,就网上找了查了下资料.因为这类接触的比较少,就直接找现成的代码了,没怎么研究.代码如下,作为记录. private const double EARTH_RADIUS = 6378.137;//地球半径 private static double rad(double d) { return d * Math.PI / 180.0; } public static double GetDistance(double lat1, double ln

首先我们需要一个控制台添加一个新Key(可使用服务选择Web服务,测试的时候IP白名单先不填); 直线距离是通过后台get方式请求API服务地址http://restapi.amap.com/v3/distance返回得到的 直接上代码: public string GetdistancesTest() { //具体参数可参考官方文档http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/direction#distance var client = new W

本文告诉大家获得两条一般式直线距离 一般式的意思就是 Ax+By+C=0" role="presentation">Ax+By+C=0Ax+By+C=0 如果有两个直线 A1x+B1y+C1=0A2x+B2y+C2=0" role="presentation">A1x+B1y+C1=0A2x+B2y+C2=0A1x+B1y+C1=0A2x+B2y+C2=0 如何判断两条直线的距离? 如果需要判断两条直线的距离,首先两条直线需要是平行

title author date CreateTime categories C# 判断两条直线距离 lindexi 2018-07-31 14:38:13 +0800 2018-05-08 10:32:50 +0800 数学 C# 几何 本文告诉大家获得两条一般式直线距离. 一般式的意思就是 $$ Ax+By+C=0 $$ 如果有两个直线 $$ A_1x+B_1y+C_1=0 \ A_2x+B_2y+C_2=0 $$ 如何判断两条直线的距离? 如果需要判断两条直线的距离,首先两条直线需要是平

这两天需要在公众号上面做一个关于根据地图当前定位与目标地址直线距离远近推荐的查询,一开始摸不着头脑,现已解决,mark一下 现有的材料:当前用户手机端的通过微信定位的经纬度坐标.数据表中保存有场地的定位坐标.微信端传过来的一个距离范围值 一开始的思路: 1.程序代码通过当前定位和范围计算出符合条件的经纬度区间 2.sql语句里面直接计算记录里面的直线距离作为筛选条件 3.查出当前所有场地的记录,然后一条条匹配计算直线距离(最粗暴的方法) 本来是最倾向第一种方案的,但是仔细想过之后,觉得这是个圆形

OpenCV实现了直线的拟合. CV_IMPL void cvFitLine( const CvArr* array, int dist, double param, double reps, double aeps, float *line ) { cv::AutoBuffer<schar> buffer; schar* points = 0; union { CvContour contour; CvSeq seq; } header; CvSeqBlock block; CvSeq* p

百度接口了解: http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/route-matrix-api-v2 起点与终点为多对多关系,如果你只想取两个坐标,那就各取一个坐标即可. 如下方法,经过测试,获取的数据是正确的.方法没写完,自己转json数据 /// <summary> /// 根据坐标点获取驾车距离 /// </summary> /// <param name="origins">起点坐标</p

转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5486234.html 参考网址: http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7599537 Mat img(, , CV_8UC1, Scalar()); std::vector<Point2f> points; points.push_back(Point2f(10.5, 10.2)); points.push_back(Point2f

/*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV Library. by Robert Laganiere, Packt Publishi

//计算两点位置距离 getDistance: function (lat1, lng1, lat2, lng2) { lat1 = lat1 || 0; lng1 = lng1 || 0; lat2 = lat2 || 0; lng2 = lng2 || 0; var rad1 = lat1 * Math.PI / 180.0; var rad2 = lat2 * Math.PI / 180.0; var a = rad1 - rad2; var b = lng1 * Math.PI / 18

文章转载地址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7bbfd5fd01017d1e.html 新增sql语句具体实现 计算距离(单位 m)并排序 longitude 经度 latitude 纬度 一般地图上显示的坐标顺序为,纬度在前(范围-90~90),经度在后(范围-180~180) 传入参数 纬度 23.163292 经度 113.3114676 SELECT id, latitude, longitude, ROUND( 6378.138 * 2 * ASIN(

来自谷歌地图的计算公式: 通过JAVA的Math类各种方法调用.实现上述公式 private static double EARTH_RADIUS = 6378.137;// 单位千米 /** * 角度弧度计算公式 rad:(). <br/> * * 360度=2π π=Math.PI * * x度 = x*π/360 弧度 * * @author chiwei * @param d * @return * @since JDK 1.6 */ private static double get

什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合,每个集合包含一类像素. 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法,图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 - 基于浸泡理论实现 cv::distanceTransform( InputArray src, OutputAr

  GetDistance:function(lat1, lng1, lat2, lng2){ // console.log(lat1) var radLat1 = lat1 * Math.PI / 180.0; var radLat2 = lat2 * Math.PI / 180.0;   var a = radLat1 - radLat2;   var b = lng1 * Math.PI / 180.0 - lng2 * Math.PI / 180.0;   var s = 2 * Mat

function rad($d) { return $d * 3.1415926535898 / 180.0; } function GetDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $EARTH_RADIUS = 6378.137; $radLat1 = rad($lat1); //echo $radLat1; $radLat2 = rad($lat2); $a = $radLat1 - $radLat2; $b = rad($lng1) - rad($lng