导 读 本文主要介绍轮廓逼近的原理及其在OpenCV中的使用演示。同时可在文末获取Python-OpenCV学习文档pdf。...我们称它为最大点。 如果最大点位于小于阈值的距离，我们自动忽略起点和终点之间的所有顶点，使曲线成为一条直线。...如果最大点位于阈值之外，我们将递归地重复该算法，上图使最大点为参考之一，并重复检查过程。 注意某些顶点是如何被系统地消除的。最后，我们保留了大部分信息，但处于不太复杂的状态。...OpenCV轮廓逼近实例 这里使用Python-OpenCV做演示，测试图像如下： 【1】转灰度图 + 二值化 src = cv2.imread('1.png') cv2.imshow...COLOR_BGR2GRAY) _, thres = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) cv2.imshow("thresh", thres) 【2】查找轮廓
Numpy是python的一个非常基础且通用的库，基本上常见的库pandas，opencv，pytorch，TensorFlow等都会用到。...可以从最简单也是最直观的数据分析学起来，并且试着从知乎知学堂出品的数据分析课开始。 Numpy与List的异同点 他俩非常相似，同样都是容器，都能快速的取值的修改值，但是插入和删除会慢一点。...注意，所有创建包含固定值vector的方法都有_like函数 还有经典的arange和linspace方法 ！...vector当做数做整体运算，避免循环运算 - * /无所不能 复杂的数学运算不在话下 标量运算 三角函数 整体取整 numpy还可以做基础的统计操作，比如max，min， mean， sum等 排序操作 查找操作...采用类似MATLAB会更快点 当然numpy有更好的办法 matrix统计 sum,min,max,mean,median等等 argmin和argmax返回最小值和最大值的下标 all和any也可以用
你可以使用本文编写的一个类型，查找到所有窗口中你关心的信息。...如果不指定，则会找可见的，包含标题的，没有最小化的窗口。如果你希望找一些看不见的窗口，可以自己写过滤条件。 什么都不要过滤的话，就传入 _ => true，意味着所有的窗口都会被枚举出来。.../// public class WindowEnumerator { /// /// 查找当前用户空间下所有符合条件的窗口...如果设置为 null，将仅查找可见窗口。 /// 找到的所有窗口信息。...可见 + 非最小化 + 包含窗口标题。
删去一些边使源汇不连通即阻断所有的增广路，代价之和即为最大流。 最大流=最小割 你能想到什么？...最大点独立集=V-最小点覆盖集 最大点独立集=V-二分图最大匹配数 证明： 1、当删去最小覆盖集时，剩下的点一定不会有连边，即剩下的点在原图中一定不相邻，所以最大点独立集至少包含非最小点覆盖集的所有点...2、点覆盖集已经是最小，即最小点覆盖集中如果再删去点v，v必将和独立集中的点有边相连，不符合独立集的概念，所以最大点独立集至多包含非最小点覆盖集的所有点 3、综上所述，最大点独立集=V-最小点覆盖集...最大点权独立集=总点权-最小点权覆盖集 最大点权独立集=总点权-二分图最小割 最大流——最小割 最大点独立集——最小点覆盖集 路径覆盖 路径覆盖就是在一个DAG（有向无环图）中找一些路经，使之覆盖了图中的所有顶点...最小边覆盖=最大点独立集 闭合子图 有向图的闭合子图是一个点集，该点集的所有出边都还指向该点集 闭合子图中，点权和最大的点集称为最大权闭合子图 正点权和-最小割 ?
， 并计算外接矩形的横纵比例、轮廓面积、周长等数据， 然后使用这些数据实现特定几何形状轮廓的查找与过滤， 为后续的处理与分析剔除不正确的区域而保留候选对象。...（2）最小边界框 与上面边界框不同的是， 获取到的最小边界框有时候不是一个水平或者垂直的矩形， 而是一个旋转了一定角度的矩形， 但是最小外接矩形（最小边界框）能够更加真实地反映出轮廓的几何结构大小，...) 其中，points是轮廓的所有点的集合对象。...， 首先需要得到四个顶点， 然后通过OpenCV绘制直线的API来完成旋转矩形的绘制。...上述的代码是求取图像的全部轮廓， 修改上述程序，把返回轮廓改为返回最外层轮廓RETR_EXTERNAL， 同时修改阈值化方法，将其改为THRESH_BINARY_INV， 则运行结果如下： ?
优化： 1、长链对应唯一短链 当长链转短链请求过来时率先在字典树（映射）中查找该长链是否已经分配短链，如果分配，则直接返回短链，若未分配则利用发号器继续分配。字典树在发号同时建立。...求出所有“最大的”点的集合。（所有点的横坐标和纵坐标都不重复, 坐标轴范围在[0, 1e9] 内） 如下图：实心点为满足条件的点的集合。请实现代码找到集合 P 中的所有 ”最大“ 点的集合并输出。...题解： 这个题最简单的方法是 O(n2)O(n2)O(n^2) 的暴力思维，但是很明显会超时，所以我们需要寻求更加高效的 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 的算法。...： 区间中的最小数 * 区间所有数的和最后程序输出经过计算后的最大值即可，不需要输出具体的区间。...区间内的所有数字都在[0, 100]的范围内; ? 题解： 这个题很明显是一个区间问题，我们需要求每个元素作为最小值的最大区间，只有这样我们才能保证局部最优，所以这是一个单调栈问题。
模板匹配 模板匹配是在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。...核心用到的函数如下： 模板匹配 cv2.matchTemplate()； 矩阵归一化 cv2.normalize()； 寻找最值 cv2.minMaxLoc()。 19....轮廓查找与绘制 核心要理解到在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。...常用函数： 查找轮廓 cv2.findContours()； 绘制轮廓 cv2.drawContours() 。 最后应该掌握针对每个轮廓进行操作。 20....cv2.minAreaRect()； 轮廓最小外接圆 cv2.minEnclosingCircle()； 轮廓椭圆拟合 cv2.fitEllipse()； 逼近多边形曲线 cv2.approxPolyDP
509、斐波那契数 和爬楼梯一样，最基础的动态规划，没什么好说的。...两个变量 prev 和 curr，分别表示前一个元素值的最大点数和当前元素值的最大点数。...之间的更大值，这样，经过遍历后，curr 将会记录整个数组中的最大点数。...初始时，所有元素都被初始化为 0。将起始位置 (0, 0) 的路径数设为 1，表示只有一条路径可以到达起始位置。...如果可以移动（即不越界），则使用 MIN 宏比较当前位置的最小路径和 dp[i][j] 和上方或左方位置的最小路径和 dp[i + dir[k].first][j + dir[k].second] 的和加上当前位置的值
这个地方所有的房屋都 围成一圈 ，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警 。...之后，你必须删除 所有 等于 nums[i] - 1 和 nums[i] + 1 的元素。 开始你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。...；删除i点将获得的最大点数 dp[0][0] = 0;//不删除该点可以获得的最大点数 dp[0][1] = v[0] * m[v[0]];//删除该点将获得的最大点数...dp[0][1] = costs[0][1];//刷蓝色的最小花费 dp[0][2] = costs[0][2];//刷绿色的最小花费 for(int...dp[i][1] = min(dp[i - 1][0] , dp[i - 1][2]) + costs[i][1];//刷蓝色的最小花费 dp[i][2
目标 在本章中，您将学习 - 使用模板匹配在图像中查找对象 - 你将看到以下功能：cv.matchTemplate()，cv.minMaxLoc() 理论 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法...OpenCV中实现了几种比较方法。（您可以检查文档以了解更多详细信息）。它返回一个灰度图像，其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的程度。...得到结果后，可以使用**cv.minMaxLoc**()函数查找最大/最小值在哪。将其作为矩形的左上角，并以(w，h)作为矩形的宽度和高度。该矩形是您模板的区域。...注意 如果使用**cv.TM_SQDIFF**作为比较方法，则最小值提供最佳匹配。 OpenCV中的模板匹配 作为示例，我们将在梅西的照片中搜索他的脸。所以我创建了一个模板，如下所示： ?...假设您正在搜索具有多次出现的对象，则**cv.minMaxLoc**()不会为您提供所有位置。在这种情况下，我们将使用阈值化。
我用的Python3.6，OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样，OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。 本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。...而在OpenCV有哪些参数可选呢？ RETR_LIST 从解释的角度来看，这中应是最简单的。它只是提取所有的轮廓，而不去创建任何父子关系。...RETR_EXTERNAL 如果你选择这种模式的话，只会返回最外边的的轮廓，所有的子轮廓都会被忽略掉。 RETR_CCOMP 在这种模式下会返回所有的轮廓并将轮廓分为两级组织结构。...还有在使用OpenCV查找轮廓时，为了更准确，需要进行二值化处理：阈值化处理或者进行Canny边缘检测。查找轮廓的函数会修改原始图片，当需要使用原始图片时得注意。...并且在OpenCV中查找轮廓就像在黑色背景中找白色背景，所以要找的物体应该是白色，而背景是黑色（来源于OpenCV官方教程中文版）。
OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 一：方法 二值图像几何形状提取与分离，是机器视觉中重点之一，在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛，OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具...而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个： 自动的图像灰度与二值化，根据输入的步长与阈值，得到半径 实现了轮廓查找功能，可以查找所有轮廓， 然后在此基础上基于几何矩的计算实现各种基于几何特征的过滤...惯性率 惯性率是跟偏心率，圆形的偏心率等于0， 椭圆的偏心率介于0和1之间，直线的偏心率接近于0， 基于几何矩计算惯性率比计算偏心率容易，所以OpenCV选择了惯性率这个特征值，根据惯性率可以计算出来偏心率...说白了就是可以根据参数过滤凸多边形还是凹多边形， 输入的参数一般在0~1之间，最小为0，最大为1。一般圆形多会大于0.5以上 ?...后者更加考察对OpenCV相关API函数熟悉程度与图像处理相关知识的掌握程度。
= 0 的时候，抽取 k 个卡牌能拿到的点数等于 max(抽取最左边卡牌的点数 + 剩余卡牌继续抽获得的最大点数, 抽取最右边卡牌的点数 + 剩余卡牌继续抽获得最大点数)。...i - 1] + cardPoints[i-1]; int WS = cardPoints.size() - k;//滑动窗口的大小是固定的 int res = INT_MAX; //找出所有滑动窗口中和最小的一个...事实上，我们也可以直接求剩余的中间部分元素之和的最小值。只要剩余的卡牌点数之和最小，那么抽走的卡牌点数之和就最大！ 求一个固定大小的窗口中所有元素之和的最小值——这是一个滑动窗口问题！...当 i >= windowSize - 1 时，滑动窗口内的元素刚好是 k 个，开始计算滑动窗口的最小和。...最后，用 cardPoints 的所有元素之和，减去滑动窗口内的最小元素和，就是拿走的卡牌的最大点数。
np.zeros函数 np.zeros([300,300,3],dtype=np.uint8) 创建一个300*300像素的黑色画布，并初始化所有像素值为0（也就是黑色）。...int(x),int(y)),3,(255,0,255),-1) cv2.imshow('Corners', image) cv2.waitKey(0) 我们看到识别出来的特征都是图案的转角，转交是最简单的图像特征...0.1：质量等级，表示角点的最小可接受质量。该值越小，检测到的角点越多，但质量可能较低。 10：最小距离，表示检测到的任意两个角点之间的最小像素距离。该值越大，检测到的角点越分散。...cv2.matchTemplate函数 cv2.matchTemplate函数在提供的代码中用于在灰度图像gray中查找与模板template最匹配的区域. cv2.matchTemplate函数会在输入图像...TM_CCOEFF_NORMED是一种匹配方法，它通过归一化相关系数来衡量匹配程度 np.where函数 np.where(match >= 0.9) 是 NumPy 库中的一个函数调用，用于根据条件 match >= 0.9 查找数组
获得特征及其描述后，可以在所有图像中找到相同的特征并将它们对齐，缝合在一起或进行所需的操作。 因此，可以在OpenCV中寻找不同的算法来查找特征，对其进行描述，进行匹配等操作。...SubPixel精度的转角 有时候可能需要找到最精确的角点。OpenCV附带了一个函数cv2.cornerSubPix()，它进一步细化了以亚像素精度检测到的角点。下面是一个例子。...然后，指定要查找的角的数量。然后，指定质量级别，该值是介于0-1之间的值，该值表示每个角落都被拒绝的最低拐角质量。然后，提供检测到的角之间的最小欧式距离。...利用所有这些信息，该函数可以找到图像中的拐角，低于平均质量的所有拐角点均被拒绝。然后，会根据质量以降序的方式对剩余的角进行排序。...然后函数首先获取最佳拐角，然后丢弃最小距离范围内的所有附近拐角，然后返回N个最佳拐角。
前言 一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题，相关文章《整活！我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏！...# 实现思路 1 图像预处理后进行边缘检测 2 查找到最大的轮廓并且是4边形的轮廓 3 将查找到的轮廓获取到最小旋转矩形进行透视变换 4 提取出透视变换后的图像显示出来 代码实现 ?...= 4) continue; //求出最小旋转矩形 RotatedRect rRect = minAreaRect(contours[i]); //更新最小旋转矩形中面积最大的值...未检测成功的情况 提取的方法这样就说完了，从上面的动图中可以看到，不是所有的图像都提取出来，例如： ? 上面这张图就是背景太过复杂，边缘检测后找不到合适的轮廓 ?...https://github.com/Vaccae/OpenCVDemoCpp.git GitHub上不去的朋友，可以击下方的原文链接跳转到码云的地址，关注【微卡智享】公众号，回复【源码】可以下载我的所有开源项目
一、方法 二值图像几何形状提取与分离，是机器视觉中重点之一，在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛，OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具 - SimpleBlobDetector...而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个： 自动的图像灰度与二值化，根据输入的步长与阈值，得到半径 实现了轮廓查找功能，可以查找所有轮廓， 然后在此基础上基于几何矩的计算实现各种基于几何特征的过滤...惯性率 惯性率是跟偏心率，圆形的偏心率等于0， 椭圆的偏心率介于0和1之间，直线的偏心率接近于0， 基于几何矩计算惯性率比计算偏心率容易，所以OpenCV选择了惯性率这个特征值，根据惯性率可以计算出来偏心率...说白了就是可以根据参数过滤凸多边形还是凹多边形， 输入的参数一般在0~1之间，最小为0，最大为1。...后者更加考察对OpenCV相关API函数熟悉程度与图像处理相关知识的掌握程度。
在OpenCV 4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数，接下来将详细介绍这些功能的相关函数。...1 01 寻找图像像素最大值与最小值 OpenCV 4提供了寻找图像像素最大值、最小值的函数minMaxLoc()，该函数的原型在代码清单3-7中给出。...noArray()，表示寻找范围是矩阵中所有数据。...注意 如果矩阵中存在多个最大值或者最小值时，minMaxLoc()函数输出最值的位置为按行扫描从左向右第一次检测到最值的位置，同时输入参数时一定要注意添加取地址符。...代码清单3-9 myfindMinAndMax.cpp寻找矩阵中的最值 1. #include opencv2\opencv.hpp> 2. #include 3.
扫描图像以查看由边缘定义的所有不同形状。 假设车牌是矩形，则在与之前步骤不同的所有形状中，找到与矩形最匹配的形状。 一旦找到矩形，该形状内的信息即为车牌号。 ? 1、识别输入数据是图像。...我们将使用OpenCV（cv2）读取图像。...转换为灰度不仅可以减少计算复杂性，而且对于查找轮廓（稍后的步骤）也很重要，因为OpenCV可以从黑色背景中的白色连接对象中查找轮廓。 ? 调整大小并转换为灰度后的图像： ?...3.假定车牌是矩形，从与前面步骤不同的所有形状中找出与矩形最匹配的形状 当给人一张带有牌照的图像时，我们的眼睛就能从其他所有形状中找出牌照，因为我们的先验知识告诉我们这是一个矩形的形状，具有四个相连的角...要将这个想法应用到Python，我们首先将OpenCV findContours函数应用到图4上以查找所有闭合轮廓。
计算机视觉作为人工智能的分支学科之一、符合未来科技发展方向，OpenCV是开源的可以商业应用的最流行的计算机视觉框架，包含了3000多个算法实现，其SDK支持Java、C++、Python等编程语言，支持...3.6 小结 第4章 图像操作 4.1 模糊 4.2 统计排序滤波器 4.2.1 - 中值滤波 4.2.2 - 最大最小值滤波...霍夫圆检测 5.6 轮廓检测与绘制 5.7.1 - 轮廓检测与绘制轮廓 5.7.2 - 绘制轮廓外接矩形与圆 5.7.3 - 绘制最小外接矩形...5.7 轮廓分析 绘制外接矩形、最小外接矩形、横纵比、面积、轮廓周长等 5.8 图像直方图 5.8.1 - 计算直方图 5.8.2...SIFT特征提取的步骤与特征描述子） 6.5 Feature2D中检测器与描述子 - BRISK - ORB - AKAZE 6.6 特征匹配查找已知对象
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