机关单位公章的大小与机构的级别有关，级别越高的公章越大，一般直径在3.8－4.2cm，很少有用4.5cm或3.4cm的。但企业的公章一般都很大。 首先点击文件新建，新建一个500×500像素（像素大小无关紧要，反正用到Word中是要进行调整的，但像素大清晰度会高一点），背景为透明的文件为了方便下面的操作，可以在制作前就把前景色和文字颜色设置为正红，也可以在用到颜色时再设置。显示标尺：为了
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2023-12-16 20:21:29
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这篇文章是16年发表的椭圆检测文章，论文题目为：《Robust ellipse detection with Gaussian mixture models》，发表在《Pattern Recognition》（2区SCI）上。这里最为新颖的地方就是使用高斯混合模型GMM算法进行椭圆检测。下面我就对这篇文章进行分析。注： ① 2019-1-24 更新： 在明阳师弟的辛苦努力下，终于联系到作者，原版的
# Python椭圆检测
椭圆在图像处理领域中有着广泛的应用，例如在人脸识别、目标检测等方面。在Python中，我们可以利用OpenCV库来实现椭圆检测。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行椭圆检测，并提供代码示例。
## 椭圆检测原理
椭圆检测是基于图像中的边缘检测和拟合椭圆的原理实现的。首先，我们需要对图像进行边缘检测，找到图像中的边缘信息。然后，利用拟合椭圆的方法，找到最符
【题一】请实现以下需求，要做一个活动页面，页面上有一张图片（假设是800x600），图片正中心有一个椭圆形的可点击区域，假设椭圆长轴为200px（横向），短轴160px（纵向），请实现点击这个椭圆区域弹出“我被点击了”的字样，而其他区域点击无效。（不一定要兼容低端浏览器，能兼容当然更好）我说这是我曾经出过的一道笔试题。其实主要考察点是基本的数学能力和用web前端相关知识实现需求的综合能力。难度不算
其实网上有一大堆椭圆识别的例子，不管是基于霍夫算法，或者是直接ellipse，都会遇到一些问题。当然，有那种上千行代码的例子，我也没仔细看。下面就是百来行代码对算法的改进。 这里主要是针对在比较复杂的场景，直接对ellipse算法的改进，再具体一点，就是在椭圆过滤上加上一些其他的算法。但是由于不同场景亮度，椭圆大小，场景复杂度不同，这些算法不确保每种场景都适用，具体场景需要设置不同的参数。 遇到的
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2023-12-21 06:02:09
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RT,接下来为大家带来一篇极其基础的CAD常用工具的解析,大家可以跟着我一步一步来熟悉这些常用的工具。此教程只适合刚接触CAD的小白和想接触CAD的小白。如果你是这两类人不妨慢慢看下去。注：默认快捷键中空格和回车(Enter)的功能都是确认和重复上一步的命令。CAD软件中的那些最·········的直线。1.直线(默认快捷键"L"):最基础的线——直线。连接平面上任意两个点就可以形成
第一种：#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#
原创
2022-08-16 16:12:03
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测试示例/********************************************************************************
*
*
* This program is demonstration for ellipse fitting. Program finds
* contours and approximate it by elli
文章目录OpenCV库（二）五、 图像直方图1、 基本概念2、 统计函数3、绘制直方图3.1 matplotlib3.2 OpenCV4、 使用掩膜的直方图六、 视频采集1、 打开视频2、 读取数据3、 视频属性4、 视频录制5、 控制鼠标七、 特征检测1、 基本概念2、 Harris角点检测3、 SIFT 关键点检测4、 Shi-Tomasi角点检测5、 Fast算法5.1 原理5.2 机器学
# Python中的Hough变换椭圆检测
Hough变换是一种用于图像分析的技术，广泛应用于形状检测、边缘提取等领域。在本篇文章中，我们将探讨如何利用Python中的Hough变换来进行椭圆检测，并结合实际示例来展示其应用。
## Hough变换概述
Hough变换的基本思想是将图像空间中的点映射到参数空间，并通过投票机制来识别特定的几何形状。例如，检测直线的Hough变换使用的是直线的极
==========================================================MeasureLength2=3时，代码：1 *公众号：机器视觉那些事儿
2 *1. 算法功能：测量钻石边缘的夹角
3 *2. 算法思路：
4 * （1）初始化*
5 *读图，提取ROI区域图像*
6
为了很好的进行椭圆方程拟合，本文先对椭圆基本知识进行复习，后进行非标准椭圆方程拟合公式推导，最后有matlab代码的实现。1. 用最小二乘法做椭圆拟合1.1. 椭圆标准方程 对椭圆印象最深的就是高中时教过的，一条绳子，两个钉子，一支笔，就可以
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2023-12-18 19:00:13
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椭圆 椭圆（Ellipse）是平面内到定点F1、F2的距离之和等于常数（大于|F1F2|）的动点P的轨迹，F1、F2称为椭圆的两个焦点。其数学表达式为： &n
一、运动物体轮廓椭圆拟合及中心 1 #include "opencv2/opencv.hpp"
2 #include<iostream>
3 using namespace std;
4 using namespace cv;
5
6 Mat MoveDetect(Mat frame1, Mat frame2)
7 {
8 Mat result = frame
1.目的 （1）如何使用openCV的HoughCircles在图像中检测圆区域2.原理 [1]标准霍夫变换 霍夫圆变换可以根据霍夫线变换来实现 ，通过极坐标来表示圆（a，b）表示圆心，R表示半径，则圆表示为： x = a + Rcosθ y = b + Rsinθ θ的值为0-360 一开始我们假设R是已知的，那么我们就可以把x，y空间的公式变换为关于a、b空间的公式： a =
算法的整体思路：1.根据设定的阈值canny_threshold，使用canny边缘检测得到可能为圆边缘的点edges。2.分别计算x,y方向的sobel梯度，用来判断edges点的边缘梯度方向，一个点需计算正、反两个梯度方向(由源码中的k1控制)。3.遍历所有的edges点，根据设定的圆半径范围[min_radius,max_radius]，在累加投票图中统计圆心出现的次数(参数dp控制累加投票
由椭圆的公式(1)可得，确定一个椭圆需要5个参数，a,b 为椭圆的长轴和段轴，P,Q 为椭圆中心坐标，θ为椭圆的旋转角度。如果用传统的Hough变换方法，参数空间需要五维。这种方法在计算过程中所耗费的时间和空间资源是惊人的,根本无法应用于实际。为此，人们提出了很多新的改进算法。
改进算法主要分为两种：1）随机Hough变换(RHT),采用多到一的
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2024-01-04 17:06:38
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在图像处理中，图像的特征提取是一大关键，今天学习的霍夫变换就是用来提取图像中的直线和圆的。对于霍夫的直线检测，步骤如下：（1）利用Canny边缘提取获取图像边缘的灰度图（2）利用函数HoughLinesP(源Mat对象,存放结果的向量,以像素为单位的距离精度,以弧度为单位的角度精度,阈值,最短距离,最大间断距离)//存放结果的向量是一个n x 4的二维数组，每个单元有四个值，分别代表直线两端的坐标
霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换的原理类似，直线检测中对应极坐标点被三维的圆心点(x,y)以及半径r即（x,y,r）所代替。对于圆来说，圆心点和半径就可以确定一个圆。三维空间中曲线相交于一点的边缘点集越多，那么它们经过的共同圆上的像素点越多，那么它们经过的共同圆上的像素点就许多，设定相应的阈值相应的判断一个圆是否被检测到。标准霍夫圆变换需要对三维空间计算，而且计算量很大，很难应用到实践中。从平面到
OpenCV3计算机视觉Python语言实现- 直线和圆检测直线检测代码运行结果使用到的函数分析1.概率霍夫变换-cv2.HoughLinesP圆检测代码运行结果使用到的函数分析1.霍夫圆变换-cv2.HoughCircles 本文根据《OpenCV3计算机视觉Python语言实现第二版》，进行代码编写，感谢本书作者的辛勤付出！ 直线检测代码import cv2
import numpy as
