我在可视化等高线图中的某个数据集时遇到了一些麻烦.问题是我有很多数据点(X,Y,Z),它们的Z值范围从2到0,其中许多有趣的功能位于0到0.3的范围内.使用正常缩放,很难看到它们,如下图所示: 现在,我已经考虑了要做什么.当然,有对数缩放,但是我首先需要考虑某种映射,而且我不确定100%如何
我正在尝试在卫星图像上运行后将scikit-image.measure.find_contours()函数的结果导出为shapefile或geojson. 输出是像(行,列)这样的数组,其轮廓沿坐标,其中有很多. 如何绘制各种轮廓的坐标,并将其导出到shapefile(可以设置适当的投影等)? 我当前的代码,其中“ mask”是我处理过的图
上一次通过投影的方式进行了文本块分割,(见 https://www.cnblogs.com/BoyTNT/p/11812323.html )但这种方法有很大的局限性,要求分行清晰、不能有字符跨多行、不能倾斜,而且对噪声比较敏感。还是拿上一回的图片,但是我在上面加了一个比较大的字,得出的结果就有问题了: 可以看到,由于右下
给定具有未知函数形式的概率分布(下面的示例),我喜欢绘制“基于百分位数”的轮廓线,即那些对应于积分为10%,20%,…,90%等的区域的轮廓线. ## example of an "arbitrary" probability distribution ## from matplotlib.mlab import bivariate_normal import matplotlib.pyplot as plt
仔细查看使用matplotlib绘制的轮廓图时,我注意到较小的轮廓具有不准确的端点,这些端点在PDF图形中无法完美闭合.考虑最小的示例: plt.gca().set_aspect('equal') x,y = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,100), np.linspace(-1,1,100)) r = x*x + y*y plt.contour(np.log(r)) plt.savef
我正在寻找一种从Canny边缘检测中提取细轮廓的终点的方法.我想知道这是否可以通过某些内置方式实现.我计划遍历轮廓以找到彼此之间最大距离的两个点(仅沿轮廓移动),但是如果已经存在一种方法,它将容易得多.我看到cvarcLength的存在是为了获取轮廓的周长,因此可能会有一种内置的方法
我发现这段代码可以获得一个镂空图像. 我有一个圆形图像(https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2RXdzVGtXUTlPSGc/edit?usp=sharing). img = cv2.imread(nomeimg,0) size = np.size(img) skel = np.zeros(img.shape,np.uint8) ret,img = cv2.threshold(img,127,255,0) ele
我正在尝试使用C语言中的Opencv 3.0实现Active Contour Models算法. 这个算法基于我为MatLab编写的脚本,并没有按预期工作.这两个图像显示了两种算法运行的结果. MatLab脚本: 和OpenCV一个: 在它们两个中,我对所有ACM参数使用相同的值,因此它们应该返回相同的东西,即白色圆形轮廓.我
我正在从cv2.findContours打印轮廓.它打印出类似这样的东西: [[370 269]]我想要的是获得370并将其存储到变量中. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
我试图使用python生成随机轮廓的图像,但我找不到一个简单的方法来做到这一点. 这是我想要的一个例子: 最初我尝试使用matplotlib和高斯函数来做它,但我甚至无法接近我展示的图像. 有一个简单的方法吗? 我感谢任何帮助解决方法:matplotlib路径 实现随机和相当平滑的形状的一种简单方
上篇文章介绍了 Contour 分布式架构的工作原理,顺便简单介绍了下 IngressRoute 的使用方式。本文将探讨 IngressRoute 更高级的用法,其中级联功能是重点。 1. IngressRoute 大入门 上篇文章在 examples/example-workload 目录下创建了一个示例应用,我们来回顾一下它的 IngressRoute
我是openCV的新手,因此我遇到了一些问题. 一个问题是我如何获得轮廓的坐标以绘制例如围绕它的圆圈. 到目前为止,我的代码如下所示: List<MatOfPoint> contours = mDetector.getContours(); Imgproc.drawContours(mRgba, contours, -1, CONTOUR_COLOR, -1); <<code that I need>> Co
我有一个图像,我知道该图像的四个坐标,现在我只想在这四个点形成的轮廓上放置另一个小图像.这个轮廓几乎是一个正方形. 有没有办法用图像填充这个轮廓点? 我试图创建一个矩形,但我不能使用多个点创建一个矩形.我被卡住了.找不到任何解决方案.解决方法:我假设您想要“扭曲”一个图像(
我只是试图理解轮廓的含义以及在OpenCV中使用cv.FindContours函数创建轮廓时存储的值是什么(我使用的是OpenCV 2.3.1和Python).我使用以下简单图像进行测试: 轮廓查找后,我在ipython中应用了以下命令: In [8]: contour Out[8]: <cv2.cv.cvseq at 0x90a31a0> In [10]: list(contour)
当我使用matplotlib countourf绘制具有蒙版值的数组时,蒙版值显示为白色.我希望它们显得灰色. 我尝试了set_bad方法,但似乎countourf无法识别它(尽管它识别set_over和set_under方法). 有没有其他方法我可以使用contourf? 或者我是否必须更改我的代码以使用imshow,它理解set_bad,而不
我正在使用openCV和python从图像中提取轮廓.现在我需要将这些轮廓路径(列表)导出为svg路径.我怎样才能做到这一点? 码: ret,thresh = cv2.threshold(imgray,27,25,0) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL , cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1) print(type(con
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatterimport matplotlib as mplmpl.use("Agg")import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib# 设置字体# myfont
之前做魔方机器人,使用的是人工输入默认的各个表面方块颜色分布,不够方便与智能,因此开始研究使用摄像头识别魔方。Opencv基本是首选而且方便简单的工具。本文将描述如何使用Opencv识别从摄像头抓取的魔方图片内魔方的各个方块边缘以及位置,用于后续的颜色的识别。 安装opencv P
hold on%meshgrid生成绘制3D图形所需的网格数据x=[1:10;3:12;5:14];%三原色 红绿蓝map=zeros(256,3);map(:,2)=(0:255)/255;colormap(map);%imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色imagesc(x);colorbar;hold off mesh()用于绘制不是特别精细的三维曲面网格图,同
首先在macOS上进行初次的程序执行: //// main.cpp// Pra_cvHoughCircles//// Created by StarSky_MacBook Pro on 2019/7/17.// Copyright © 2019 StarSky_MacBook Pro. All rights reserved.//#include <iostream>#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include &q
轮廓寻找算法建立在斑(blob)寻找基础之上,这个算法有参考杨淑莹的图像处理,有两个版本,第一版本c#代码如下: private void SingleTrack(ref byte[] image, int w, int h, ref List<Point> list, int i, int j, uint threshold) { CPointNode1[] dire
我正在使用Oxyplot HeatMapSeries来表示一些图形数据.对于新的应用程序,我需要使用isosurfaces表示数据,如下所示: 关于这个的一些想法: >我知道ContourSeries可以使用isolines,但我找不到任何允许我填补行之间间隙的选项.这个选项存在吗?>我知道HeatMapSeries可以在contourSeries下显
问题 我正在开发一个项目,我需要获得像形状一样的dumbell边界框.但是,我需要尽可能少的点,并且盒子需要适合所有角落的形状.这是我测试的图像:Blurry, cracked, dumbell shape 我不关心形状的间隙,我只想清理它,并将边缘拉直,这样我就可以得到这样的形状轮廓:Cleaned up 我一直在尝试
我是opencv的新手,所以请原谅我的无知…… 基本上:我的形象中有一个感兴趣的对象.我想提取它. 我的问题来自缩小原始图像以便于处理.我在较小的图像上找到了对象的轮廓.我真正想做的是使用有关该轮廓的信息从原始全尺寸图像中提取对象. 我真的只想到两种方法来做到这一点,但我不知道
我想绘制核密度估计的等高线图,其中KDE集成在每个等高线图填充区域内. 举个例子,假设我计算了2D数据的KDE: data = np.random.multivariate_normal((0, 0), [[1, 1], [2, 0.7]], 100) x = data[:, 0] y = data[:, 1] xmin, xmax = min(x), max(x) ymin, ymax = min(y), max(y) xx,