目标 在本章中,我们将学习 凸性缺陷以及如何找到它们 查找点到多边形的最短距离 匹配不同的形状 理论和代码 1. 凸性缺陷 我们看到了关于轮廓的第二章的凸包.从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷. OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects().一个基本的函数调用如下: hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv.convexityDefects(cnt,hull) 注意 记住,我们

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

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,

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

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

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

example import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0) grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1) # edge_

    本地创建数据库,将 excel 数据存储到 city 表中,再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县.县级市.区数据作为样表数据记录在样表中.利用 python 的 xlrd 包,定义 process_data 包来存放操作 excel 数据,生成 sql 语句的类,定义 op_postgresql 包来存放数据库的操作对象,定义各种方法  PS::另外很多人在学习Python的过程中,往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf8 import cv2 import numpy as np # 创建一个200*200 的黑色空白图像 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块 img[50:150, 50: 150] = 255 cv2.imshow("image", img) # 二值化操作

目录: (一)轮廓发现的介绍 (二)代码实现 (1)使用直接使用阈值方法threshold方法获取二值化图像来选择轮廓 (2)使用canny边缘检测获取二值化图像 (一)轮廓发现的介绍与API的介绍 操作步骤: 1.转换图像为二值化图像:threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓:findContours 3.描绘轮廓:drawContours (二)代码实现 (1)使用直接使用阈值方法threshold方法获取二值化图像来选择轮廓 1 def

大意: 给定多边形, 给定点$P$, 求一个以$P$为圆心的最小的圆环包含整个多边形. #include <iostream> #include <cmath> #define REP(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) const double eps=1e-8; int dcmp(double x) {return fabs(x)<=eps?0:x>eps?1:-1;} const int N = 1e5+10; struct Point

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

为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形.代码和生成图像如下: # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a sequence of points to make a contour vert = [None]*6 vert[0] = (3*r//2, int(1.34*r)) vert[1] = (1*r, 2*r) vert[2] = (3*

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

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4266 The Worm in the Apple Time Limit: 50000/20000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 547    Accepted Submission(s): 252 Problem Description Willy the Worm was

1 概述 两个向量之间的距离(此时向量作为n维坐标系中的点)计算,在数学上称为向量的距离(Distance),也称为样本之间的相似性度量(Similarity Measurement).它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度.直觉上,距离越近的就越相似,越容易归为一类:距离越远越不同. 2 常用距离及其python实现 2.1 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 严格意义上讲,闵可夫斯基距离不是一种距离,而是一组距离的定义.两个n维变量A(x11,x12,...,x1n)与

 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

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

引自:http://www.xuebuyuan.com/1684976.html http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473 http://www.cnblogs.com/yemeishu/archive/2013/01/19/2867286.html谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念: Convexity hull, Convexity defects 如上图所示,黑色的轮廓线为convexity hul

写在前面: 参考: 1  <统计学习方法>第二章感知机[感知机的概念.误分类的判断]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 2   点到面的距离 3   梯度下降 4   NumPy-快速处理数据    属性shape:表示几行几列:   dot(a,b) 计算数组.矩阵的乘积 感知器算法: Python实现: #coding:utf-8 import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self)