我有一张磁盘的3D图. 现在我想根据存储在数组中的值绘制颜色表面.例如.磁盘半径为300mm.该阵列可能像： arr = np.array([[ 114.28, 14], [ 128.57, 16], [ 142.85,19], [ 157.13,20], [ 171.41,21],
我想计算二进制NxM矩阵中形状周围的凸包.凸包算法需要一个坐标列表,所以我采用numpy.argwhere(im)来获得所有形状点坐标.然而,大多数这些点对凸包没有贡献(它们位于形状的内侧).因为凸包计算时间至少与它作为输入得到的点数成正比,所以我设计了一个想法,即预先过滤过多的无用点,只
我正在使用android openCV,我想检测图像中的三角形,矩形和圆形.所以我这样做：Canny => findContours => approxPolyDP并获取此图片： Image Hosted by ImageShack.us http://imageshack.us/a/img839/8100/device20130114224716.png 但是,approxPolyDP的结果包含很多顶点,所以我无法确
我不得不使用等高线图来生成一组不方便定义的双曲线函数的图.这是有效的,它绘制了一系列添加了一些噪声(对于那些熟悉这类事物的人来说,这是一个被动的RF地理定位TDOA问题). 由于我的python程序知道目标的(x,y),我想要对我正在绘制的所有不同的双曲线进行采样并生成一个误差椭圆.如
对于直接使用OpenCV的C开发人员来说,这一点很简单.然而我正在使用的是Emgu(.NET的OpenCV包装器),在最新版本中,我们有方法CvInvoke.FindContours返回void,输出结果通过参数引用传递,并且类型为VectorOfVectorOfPoint. 这是一个简单的电话： //outputResult is a VectorOfVectorOfPoi
我正在开发一个图像处理链,它按颜色和轮廓分离单个对象,然后计算该对象的y位置. 如何使用OpenCV计算轮廓或区域的中心？ Opencv链接： > http://opencv.willowgarage.com/wiki/> http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV解决方法:您可以通过首先计算Moments来获得y方向的质心.然后质心由yc
vector<vector > vv_contours; findContours(img_bin, vv_contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); r_edge.width = 0; r_edge.height = 0; int aera_size = 0; for (unsigned int i = 0; i < vv_contours.size(); i++) { boundingRect(vv_contours[i]);
contour：轮廓，等高线 1.为等高线上注明等高线的含义： cs = plt.contour(x, y, z)plt.clabel(cs, inline=True, fontsize=10)#inline=True，表示高度写在等高线上 2.plt.contourf 与 plt.contour 区别： f：filled，也即对等高线间的填充区域进行填充（使用不同的颜色） contourf：将不会再绘制等
