C++: void distanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize) 参数详解: InputArray src:输入的图像,一般为二值图像 OutputArray dst:输出的图像 int distanceType:所用的求解距离的类型. It can be CV_DIST_L1, CV_DIST_L2 , or CV_DIST_C mask_size  距离变换掩模的大小,可以

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

 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

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

介绍下css 字间距,使用css来控制字与字之间距离,也叫css字间距方法. 使用到的css样式属性单词text-indent抬头距离,letter-spacing字与字间距. Css字间距.div css字符间距样式实例1.text-indent设置抬头距离css缩进即对,对应div设置css样式text-indent : 20px; 缩进了20px 2.letter-spacing来设置字与字间距_字符间距离,字体间距css样式即对对应div设置css属性样式为letter-spacing:

OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388   轮廓周围绘制矩形框 vector<vector<Point>>,vector<V e c 4 i>,vector<R e c t>,vector<R o t a t e d R e c t> 刚开始学OpenCV没多久遇到这些个东西不知道是什么,搞得很不

css字间距.div css字符间距样式实例1.text-indent设置抬头距离css缩进 div设置css样式text-indent : 20px; 缩进了20px 2.letter-spacing来设置字与字间距_字符间距离,字体间距css样式 div设置css属性样式为letter-spacing:8px;,字间距为8px 行间距设置:可以按照比例,像素,数值 1.line-heght:90% 大多数浏览器的标准为110%-120%; 2.line-height:20px; 标准应该也是

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeatures2d; Mat img1, img2, img3, img4, img5, img6, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours(), 它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>. 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的 size代表了轮廓上点的个数.下面我们通过实例来看函数的用法. int main() { Mat image=imread(

ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq 涉及其它链的链指针 storage 存储多边形线段位置的缓存 method 逼近方法 (见函数 c

使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测.这是之前用过的代码,挺简单的,回顾一下.主要要进行以下2步操作: 1.cvThreshold():对图像进行二值化处理 2.cvFindContours():查找图像轮廓 注意:这个过程中图像要转化为灰度图. /*********************************************************************** 雷霄骅 ***********************************************

效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

题目链接:http://poj.org/problem?id=3026 题目大意:在一个y行 x列的迷宫中,有可行走的通路空格’  ‘,不可行走的墙’#’,还有两种英文字母A和S,现在从S出发,要求用最短的路径L连接所有字母,输出这条路径L的总长度. 解题思路:相当于所有的字母A和S都是结点,求连接这些结点的最小距离和,是最小生成树的题目.先用BFS求各点间的距离,然后再用Prim(Kruskal也可以)求出最小距离就可以了. 注意:输完行列m和n之后,后面有一堆空格,要用gets()去掉,题目

Description 相信大家都听说一个“百岛湖”的地方吧,百岛湖的居民生活在不同的小岛中,当他们想去其他的小岛时都要通过划小船来实现.现在政府决定大力发展百岛湖,发展首先要解决的问题当然是交通问题,政府决定实现百岛湖的全畅通!经过考察小组RPRush对百岛湖的情况充分了解后,决定在符合条件的小岛间建上桥,所谓符合条件,就是2个小岛之间的距离不能小于10米,也不能大于1000米.当然,为了节省资金,只要求实现任意2个小岛之间有路通即可.其中桥的价格为 100元/米. Input 输入包括多组数

把检测出的边缘像素组装成轮廓  ——  cvFindContours OpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表 内存储器可以通过四个函数访问 : cvCreateMemStorage(创建一个内存存储器,0采用默认大小)    cvReleaseMemStorage   cvClearMemStorage(和通常释放内存的函数区别 —— 只是将释放的内存返还给内存存储器,而并不返还给系统 —— 可以重复使用内存存储

1.寻找轮廓 api void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() 各个参数详解如下: Image表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出.Canny输出.inRange输出.自适应阈值输出等. Contours获取的轮廓,每个轮廓

函数的调用形式 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() ) 函数参数详解: 其中第一个参数image表示目标

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

1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数 approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed) cv::boundingRect(InputArray points)//得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标,绘制一个矩形 cv::minAreaRect(InputArray points)//得到一个旋转的矩形,返回旋转矩形 cv::minEnclosingCircl