该方法用于求取输入二维点集合的最小外接矩形。返回值为RotateRect对象。RotateRect类型和Rect类型虽然都是表示矩形，但是在表示方式上有一定的区别。通过查看成员变量可以很明显的看到差异。Rect是通过左上角的坐标来定位，默认横平竖直，然后通过宽高确定大小。而RotateRect则是通过center确定位置，angle结合宽高，计算各顶点的坐标，从而确定矩形。
由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。
LSD是一种线段检测算法，该方法号称是能在线性时间（linear-time）内得到亚像素级准确度的直线段检测算法。LSD的目标在于检测图像中局部的直的轮廓，这也是我们称之为直线分割的原因。
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
返回值ellipse: ((226.83999633789062, 62.23775100708008), (103.79611206054688, 110.34321594238281), 80.08370208740234
本文介绍在ArcMap软件中，基于一个面图层，绘制其中面要素的最小外接矩形、最小外接圆等的方法。
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。
单个返回值形式： retval= ((226.83999633789062, 62.23775100708008), (103.79611206054688, 110.34321594238281), 80.08370208740234) 三个返回值形式： (x,y)=( 226.83999633789062 62.23775100708008 ) (MA, ma)=( 103.79611206054688 110.34321594238281 ) angle= 80.08370208740234
注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数，而是根据几何方法算出来的，所以有小数。
听说程序员里存在一个鄙视链，而前端则在鄙视链的最底端。这是因为以前大多数的前端工作内容都相对简单（或许现在也是如此），在大多数人的眼中，前端只需要写写 HTML 和 CSS，编写页面样式便完成了。
调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构， 从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高， 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。
实际上包围形状的图形某些情况下会使用多边形（凸包、凹包）或是圆形或是其他，不仅限于矩形的更泛用的叫法应该是 “包围体”（bounding volume）。
OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。 其
一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。 可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到
使用OpenCV实现偏斜文档校正 纸质文档扫描中经常会发生扫描出来的图像有一定角度的偏斜，对后期的文档信息化OCR提取造成很大的干扰，导致OCR识别准确率下降从而影响文档信息化的结果。这个时候可以使用OpenCV对文档进行纠偏，最常见的文本纠偏算法有两种，分别是 基于FFT变换以后频率域梯度 基于离散点求最小外接轮廓 这两种方法各有千秋，相对来说，第二种方法得到的结果更加准确，第一种基于离散傅立叶变换求振幅的方法有时候各种阈值选择在实际项目中会有很大问题。 基于FFT变换以后频率域梯度 主要思路是先把图像转
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、常见的如下：
补充知识：opencv python 轮廓特征/凸包/外接矩形/外接圆/拟合矩形/拟合直线/拟合圆
最小外接矩形的 角度范围是 【-90，0】 注意是左闭右闭。水平矩形角度 -90， wh互换，意思是 例如：真实水平矩形 w——100 ， h——50，那么用minAreaRect求得theta——（-90），w——50， h——100
获取车牌轮廓上的点集后，可用cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息，使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。
上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》，本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来，这次我们基于上一章的成果，在上面实现原视频中的物体标识出来，呈现出追踪的效果。
2015年我出版了个人第一本关于图像处理方面的书籍《Java图像处理-编程技巧与应用实践》，这本书主要是从理论与编码上面详细阐述了图像处理基础算法以及它们在编码实现上的技巧。一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，因为《Java图像处理-编程技巧与应用实践》一书主要不是针对工程应用场景，读者在学完之后很难直接上手开始做项目，所以把第二本书定位为工程实战书籍类型，可以帮助大家解决工程与项目实际技术问题。OpenCV是英特尔开源出来的计算机视觉框架，有着十分强大的图像与视频分析处理算法库。借助OpenCV框架，Android程序员可以在不关心底层数学原理的情况下，解决人脸检测、OCR识别、AR应用开发，图像与视频分析处理，文本处理等Androd开发者经常遇到问题，考虑这些真实需求，本着从易到难的原则，列出了提纲，得到机械工业出版社 杨绣国编辑 肯定与大力支持，于是才有《OpenCV Android开发实战》一书的写作与出版。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
在图像处理的应用场景中常常会遇到一种情况，本来是一个整体的目标，因为不同的亮度或其他原因导致它分割成多个部分，这种情况在用OpenCV处理的时候会被当成多个轮廓(如下图所示)，那么遇到这种情况，我们如何把不同的轮廓合并成一个轮廓，然后做后续的处理呢？
shapely是python中开源的空间几何对象库，支持Point(点)，LineString(线)， Polygon(面)等几何对象及相关空间操作。
Halcon例程中有一个焊点检测例程ball.hdev，大家可以在例程中搜索查看，如下是实例使用的测试图和运行结果图：
前一篇《C++ OpenCV透视变换综合练习》中针对透视变换做了一个小练习，上篇中我们用多边形拟合的点集来计算离最小旋转矩形最近的点来定义为透视变换的点，效果是有，无意间又想了一个新的思路，在原来的点的基础上效果会更好一点，其中就用到了直线拟合的方法，今天这篇就说一下优化的思路及直线拟合的函数。
前面我们学习了轮廓提取，正常我们在提到到轮廓截取出来时一般需要是矩形的图像，这次我们就来学习一下轮廓周围绘制矩形等。
经常用到轮廓查找和多边形拟合等opencv操作，因此记录以备后续使用。本文代码中的阈值条件对图片没有实际意义，仅仅是为了测试。
记忆中，一个下班的夜晚，她从人群中轻盈的移动着，那高挑苗条的身材像漂浮在空间中的一个飘逸的音符。她的眼睛充满清澈的阳光和活力，她的双眸中印着银河系的星光。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢，其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先，先来
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
码老湿，阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后，我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap）去解决不同场景的统计问题。
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种，有矢量裁剪矢量，矢量裁剪栅格，栅格裁剪栅格。本文主要操作，掩膜裁剪（矢量裁剪栅格）和clip 裁剪。
玻璃纤维织物是经编多轴向织物，由一层或多层平行的纱线按照尽可能多的方向交错而成的。织物具有一定的密实度和厚度，颜色一般为白色，生产时的质量缺陷主要为劈缝缺陷，在线生产速度为2m/min，幅宽一般为2.5m左右，检测精度要求为0.5mm。
被追尾了，严格来讲，就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
我可以负责深度学习的特征提取，模型训练与部署，也有开发手机APP和网页的一些经验。
均值滤波：blur 高斯滤波：GaussianBlur 中值滤波：medianBlur 双边滤波：bilateralFilter
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Halcon中有一个计算回形针方向的实例clip.hdev，可以在例程中找到。原图如下：
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
OpenCV图像项目中，圆的检测很常见。 例如：检测烂苹果的个数，寻找目标靶心，人眼，嘴巴识别等。 其中用到的关键技术是OpenCV中集成的霍夫圆检测函数。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
车窗外，路两旁，整整齐齐的是身姿各异的树；会议室，小黑板，不经意间出现树状的结构图；揉了揉眼睛，终于看完一篇和树相关的算法，突然涌现起当年上数据结构课时相同的瞌睡感。迷迷糊糊间，一颗颗树出现在眼前，脑海中回响着一个问题：为什么到处都是树啊？
【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了，但是检测网络是怎么来的，又是怎么一步步发展的呢？在检测网络不断迭代的过程中，学者们的改进都是基于什么思路提出并最终被证实其优越性的呢？
在对象检测RCNN模型中使用了SS(Selective Search)进行区域推荐，改进了传统图像检测进行全局开窗检测的高计算消耗，典型的对象检测网络RCNN的结构如下：
但是通过一下这个绘制矩形函数，画出来上述的最小矩形与文字区域偏差很大，但是获取到的偏转角度是对的。
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