1.vector_angle_to_rigid——从点和角度计算刚性仿射变换 函数原型：vector_angle_to_rigid( : : Row1, Column1, Angle1, Row2, Column2, Angle2 : HomMat2D) 描述： vector_angle_to_rigid根据点对应关系和两个对应角度计算刚性仿射变换，即由旋转和平移组成的变换，并将其作为齐次变换矩阵
DataFrame结构DataFrame 一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等。其结构图示意图，如下所示：表格中数据以行和列形式来表示，其中每一列表示一个属性，而每一行表示一个条目的信息。 下表展示了上述表格中每一列标签所描述数据的数据类型，如下所示：Col
Biederman(1987)在Marr和Nishihara(1978)的理论的基础上提出了成分识别理论（recognition-by component theory）。该模型基于这样一种观点，通过把复杂对象的结构拆分为称做简单的部件形状，就可以进行模式识别。这一理论的中心假设是，物体是由一些基本形状（shapes）或成分（components），也就是几何离子（geon）组成。几何
#include<stdio.h>int main(){ int i,j,k; for(i=0;i<5;i++) { for(j=0;j<i;j++)
原创
2022-08-03 17:06:42
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原创
2023-11-20 14:51:57
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<UserControl x:Class="SharpStudy.MainPage" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008" xmlns:mc="http://schemas.op
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2011-05-24 11:07:00
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1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
摘 要： 针对已经给出的图像，在分类之前，因为存在噪声和光照的不同，所以要先进行图像增强，并统一将图像转为二值图像。对图像进行边缘检测，可以很容易算出各个图像面积与周长二次方的比值关系，对图像进行直线检测， 可以获得图像中直线的特征，结合图像的以上两种特种对形状进行分类。 算法设计和推导： 1. 图像预处理部分，通过 9
掌握类的继承、多态性使用方法以及接口的应用。输入格式: 首先，在一行上输入一串数字（1~4，整数），其中，1代表圆形卡片，2代表矩形卡片，3代表三角形卡片，4代表梯形卡片。各数字之间以一个或多个空格分隔，以“0”结束。例如： 1 3 4 2 1 3 4 2 1 3 0 然后根据第一行数字所代表的卡片图形类型，依次输入各图形的相关参数，例如：圆形卡片需要输入圆的半径，矩形卡片需要输入矩形的宽和长，三
按钮，在我们的应用程序中是最常见不过了，大的小的、有图像的没图像的、有背景的没背景的、红的蓝的绿的，基本上承载了用户交互的大部分工作。而 iOS 15 的 UIKit 又为我们带来更多按钮样式。以下是新的 UIKit 提供的四种基本样式，除了样式外，新的 UIKit 为我们带来更强大的按钮，像支持动态类型、内置多行文本支持。有了这些新功能，我们可以更灵活地定制按钮，让按钮更加炫目。接下来，让我们一
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2023-08-08 14:30:32
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形状操作更改数组的形状一个数组的形状由它每个轴上的元素个数给出：>>> a = floor(10*random.random((3,4)))
>>> a
array([[ 7., 5., 9., 3.],
[ 7., 2., 7., 8.],
[ 6., 8., 3., 2.]])
>>> a.sh
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2023-05-16 11:54:10
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1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
实验十三 轮廓形状分析实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解轮廓形状分析的基本原理；掌握实现轮廓形状分析的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）得到原图的灰度图像并进行平滑； （四）使用Threshold检测边缘； （
Visio1.如何操作文档新建基本框图和空白框图单击基本框图打开后有模具空白框图打开之后并没有形状左下角发现有更改纸张方向大小自动调整大小：如果我们选择形状进入到我们的页面，如果放到边缘上他会自动根据我们的大小进行纸张自动扩张如果我们取消自动调整大小我们将这个放在边缘上的图形删除后页面并不会变小，但是如果我们打开这个选项那么删除图像后，没有图形占据另一个页面，另一个页面就会自动的消失设置打印纸张展
一、官网方法直接使用find_circles()和find_rects()识别矩形和圆形，使用find_lines()函数寻找三条直线，利用三角形内角和180°来识别三角形。find_circles()详解find_rects()详解find_lines()详解认真看手册！认真看手册！认真看手册！重要问题说三遍！ 给函数赋予的参数对最终识别效果影响非常大，一定一定要认真理解参数，然后耐心调参。 我
CorelDRAW的智能绘图工具能将手绘笔触识别转换成基本形状或平滑的曲线。它能自动识别多种形状，如椭圆，矩形，菱形，箭头，梯形等，并能对随意绘制的曲线进行处置和优化。相关内容查看CorelDRAW中如何使用形状识别进行绘制。除此之外，你还可以自定义形状识别延迟时间和用形状识别所绘制对象的轮廓粗细和颜色。设置形状识别延迟您可以设置从创建笔触到实施形状识别所需的时间。例如，如果将计时器设置为一秒并且
相反，"非凸形状的簇"指的是簇的边界不能由一个凸多面体完全描述，簇内部可能有凹陷或者复杂的突起部分，即存在簇包含相似的数据点。
目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
最近有项目做相关内容，边学便总结吧。使用范围：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑，主要是要求形状要比较好提取，边界特征明显。例子中涉及到的相机标定的相关知识有空再补。。。。。主要思想是：创建模板和匹配模板1.创建模板首先要纠正图像：在标定时就会有 生成一个投影映射，描述一个世界坐标系的像平面与a平面z=0之间的映射：gen_image_
使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
