opencv2.4.9 & VS2013环境问题描述在图中找出两条直线，并找到两条直线交点位置。 思路：1） 读图，二值化，简单腐蚀，之后直线在原图中比较明显，所以考虑直接用霍夫变换寻找直线。2）霍夫直线检测可能会检测出多条重叠直线，利用上下两部分直线斜率相反筛选一下，选出两条直线。3）两条直线求交点，变为解二元一次方程问题。4）画出结果实现：1）调用opencv中的HoughLinesP
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2023-11-19 13:25:51
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在计算机视觉中，使用 Python 的 OpenCV 库进行线段拟合是一项基本的技能。这篇文章将详细介绍如何使用 OpenCV 进行线段拟合，内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
## 环境准备
首先，确保你的环境中安装了必要的依赖。以下是所需软件的版本兼容性矩阵：
| 软件 | 版本 | 备注 |
//判断点与有向线段的关系
type TVertex = record x, y: Double; end;
//怎么判断坐标为（xp，yp）的点P是在直线的哪一侧呢?设直线是由其上两点（x1,y1）//(x2,y2)确定的，直线方向是由（x1，y1）到（x2，y2）的方向。这时若直线方程记为//Ax+By+C=0 则有： A=y2-y1; B=x1-x2; C=x
原创
2007-10-19 13:52:29
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一、opencv中绘图函数1、线段绘制 函数：cv2.line(img，pts, color，thickness，linetype) 参数说明：img：待绘制图像。 • color：形状的颜色，元组如（255,0,0）。 • pts：起点和终点 • thickness：线条的粗细。 -1为填充，默认值是 1. • linetype：线条的类型，8型或cv2.LINE_AA，默认值为8型。img=n
在进行编码前要简单介绍几个知识点：有向图，邻接矩阵，可达矩阵有向图、邻接矩阵、可达矩阵有向图现实中常常会表示从一个地点到另一个地点的路径，这样的带有从起点到终点的路线表示可以用有向图表示。如下图所示： 在该图中，可以看成由地点F1到F2，以及F1到F3,F3到F2的路径。 这种有向图也表示两个因素的相互影响关系，再结合上面的有向图，我们可以理解为因素F1对因素F2有影响，对F3也有影响，因素F3对
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2023-08-08 08:38:23
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简介：1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如，直线，圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形
OpenCV提供了许多绘制图形的方法，包括绘制线段的line()方法、绘制矩形的rectangle()方法、绘制圆形的circle()方法、绘制多边形的polylines()方法和绘制文字的putText()方法。下面将依次对上述各个方法进行讲解，并使用上述方法绘制相应的图形一、线段的绘制OpenCV提供了用于绘制线段的line方法，使用这个方法即可绘制长短不一，粗细各异，五颜六色的线
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2023-10-28 12:13:55
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1 基本概念无向图：即图的边没有方向，边一般用弧形括号表示（）有向图：图的边有方向，边一般用尖括号表示<>完全图：图的每两个顶点之间有边链接连通图：图的每两个顶点之间有路径链接无向完全图：无向图中，任意两个顶点之间都存在边。有向完全图：有向图中，任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧。2 图的存储2.1 邻接矩阵用两个数组，一个数组保存顶点集，一个数组保存边集。2.2 邻接表对于带
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2023-07-07 20:01:23
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啊，是否疲倦了现在的线段树太弱，还递归！那我们就欢乐的学习另外一种神奇的线段树吧！（雾他叫做zkw线段树这个数据结构灰常好写（虽然线段树本身也特别好写……）速度快（貌似只在单点更新方面比线段树快……)是一种自底向上非递归版本的线段树！首先我们来看一个ppt，《统计的力量》这个是发明人的PPT（啊，p...
原创
2021-07-16 14:57:23
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求从start到end的最短路径涉及到无回环路径的情况（A-》B、B-》A），可以使用dijkstra算法（狄克斯特拉）算法步骤详解：1、找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点（从start出发，最短距离的节点）2、更新通过该节点，到其他邻居节点的最短距离3、重复这个过程，直到对图中的每个几点都这样做了4、计算最短路径1、根据图片各节点之间的距离，建立数据关系graph表示各节点可达节点
一、1.主要参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念：图(Graph)：点(Vertex)与边(Edge)组成的集合，进一步可以分为有向图、无向图，其中边被称为“弧”，点被称为“顶点”，是网络分析中的常用数据结构。有向图：图中的边具有方向无向图：图中的边没有方向连通图：图中任意顶点间有弧连通弧：图中的边，在有向图中可分
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2024-04-09 14:28:18
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用字典嵌套的形式生成有权有向图，读取txt文件中的数据，给定的txt文件格式如下，中间用空格分隔开。生成的举例如下：
{1: {2: 2, 3: 6}, 3: {4: 7}, 2: {4: 3}} 具体实现代码如下class Graph_all_paths():
def __init__(self):
self.file_path = 'x.txt' # 图文件
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2023-06-16 16:15:50
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typedef struct _BinaryTreeNode
{
char data;
//int ltag , rtag;
struct _BinaryTreeNode *lchild;
struct _BinaryTreeNode *rchild;
}BTNode; /创建邻接矩阵 假定这里是有向图
void createMGraph(AGraph *a)
{
//
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2023-08-30 17:35:10
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something important力求描述性语言关键，简练，避免大段文字轰炸部分内容来自网络零.强连通图，强连通分量强连通图定义：在有向图G中，如果任意两个不同的顶点相互可达，则称该有向图是强连通的。举个例子：下图有三个子图（强连通分量）：{1,4,5}，{2,3}，求强连通分量的作用：把有向图中具有相同性质的点找出来（求强连通分量），缩点，建立缩图，能够方便地进行其它操作一.floyd算法算
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2023-07-02 16:37:20
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图很重要
本词条缺少
信息栏、
名片图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来
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最小树形图，就是给有向带权图中指定一个特殊的点root，求一棵以root为根的有向生成树T，并且T中所有边的总权值最小。
最小树形图的第一个算法是1965年
朱永津和
刘振宏提出的复杂度为O(V
一、什么是DAG？有向无环图(Direct Acyclic Graph或DAG)是可以说是近几年区块链项目的技术热点之一。不少业内人士都认为这项技术有可能在根本上解决区块链的扩容问题，因此相关的项目都有较高的热度。然而，由于其更高的技术门槛和开发难度，采用这项技术的区块链项目仍然非常少。目前上线的DAG公链，相对成熟的IOTA，Byteball和Nano。首先简单和Blockchain比较一下。下
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2023-12-11 09:53:44
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2.1. 解析几何算法 比如说，在平面中判断两线段相交，我们可以很容易通过解析几何来求解，联立两直线的代数方程：(y−y2)/(y1−y2)=(x−x2)/(x1−x2) 然后对这个二元二次方程进行求解。很容易得到相应算法的代码：//判断两线段相交
bool IsIntersect(double px1, double py1, double px2, double py2, double px
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2024-02-24 06:02:34
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目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是： 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积） 首先，明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv
import nump
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2024-03-30 20:31:49
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### 如何在Python中实现有向图
在现代计算机科学中，有向图是一种重要的数据结构，广泛应用于网络、社交分析、路径搜索等领域。如果你是一名刚入行的开发者，可能会对如何在Python中实现有向图感到困惑。在这篇文章中，我将带你逐步实现一个有向图，并解释每一步的过程。
#### 实现流程
我们可以将实现有向图的过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
什么是networkx？networkx在02年5月产生，是用python语言编写的软件包，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等。 ——百度百科我们可以用networkx做什么？https://networkx.github.io/documen
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2023-12-11 21:55:46
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