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如何使用CGAL轻松检索两条相交多边形的相交线

如何使用CGAL轻松检索两条相交多边形的相交线（从第一个交点到最后一个交点）。看到图像的澄清，绿线是我想要的。...使用CGAL获取多边形相交线 Two intersecting polygons with intersection line 目前我使用下面的算法，在那里我得到的交集多边形，然后发现这是两个多边形的边界点...，这应该是交叉点。...有人可以告诉我这是否是正确的方法，或者指出如何更好地做到这一点。 来源 2017-08-02 D.J. Klomp A 回答 2 将两个多边形的线段插入到2D排列中。然后找到具有度4的顶点。...= arr.end_vertices(); ++it) { if (4 == it->degree()) ... } 可以避开“段”名单的建设，而是直接将多边形细分成使用迭代器适配器的安排

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如何使用 OpenCV Python 检测颜色

在这篇文章中，我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色，进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。...pip install opencv-python pip install numpy 然后，导入模块。...读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像， 现在，选择我们想要检测的颜色，并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的...使用 HSV 值，我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量（掩码）。...Detected_img 将是程序的最终输出，并使用 OpenCV 模块中的 imshow()函数显示。 在我们的例子中，我们将检测输入图像的红色和绿色，下面的代码将只检测红色和绿色。

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    算法集锦（18） | 自动驾驶 | 车道线检测算法

    事实证明，使用计算机视觉技术识别道路上的车道标记是可能的。本算法将介绍其中的一些技术。 这个项目的目标是创建一种方法，使用Python和OpenCV在道路上找到车道线。...现在我们使用OR操作合并这两个掩码，然后使用AND操作与原始映像合并，并仅保留相交的元素。 ? 到目前为止，结果非常令人满意。看看我们的HSL黄面罩是如何清晰地识别黄色路标的!...转换为灰度图 我们感兴趣的是如何检测图像上的白线或黄线，当图像是灰度的时候，这些线的对比度特别高。记住，道路是黑色的，所以任何在道路上更亮的东西都会在灰度图像中产生高对比度。...因此,一组点相同的直线在笛卡尔空间将产生正弦曲线交叉的点(ρ和θ)。这自然意味着在笛卡尔空间的直线上探测点的问题被简化为在霍夫空间中寻找交叉的正弦信号。 ? 霍夫变换返回的车道线如下所示： ?...因此，我们需要将内存的概念引入管道中。我们将使用一个标准的Python deque来存储最后的N个(我现在将它设置为15)计算的行系数。

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    使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点

    本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...今天的博客文章是我几年前做的一个关于寻找图像中最亮点的教程的后续。 我之前的教程假设在图像中只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们的目标是检测图像中的这五个灯泡，并对它们进行唯一的标记。 首先，打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。

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    使用TensorFlow物体检测模型、Python和OpenCV的社交距离检测器

    车载摄像头鸟瞰系统的实现 这说明将鸟瞰转换的技术应用到监视社交距离的场景中可以提高监视质量。 本期我们将介绍了如何使用深度学习模型以及计算机视觉方面的一些知识来构建强大的社交距离检测器。...我使用了Adrian Rosebrock的教程 来了解如何做到这一点：https://www.pyimagesearch.com/2014/08/25/4-point-opencv-getperspective-transform-example...我已经在我的仓 库中 实现了一个脚本，该脚本使用OpenCV的setMouseCallback（）函数来获取这些坐标。计算变换矩阵的函数还需要使用图像的image.shape属性计算图像尺寸。...与使用原始检测框中的点相比，这可以大大改善社会距离的测量。 对于检测到的每个人，将返回构建边界框所需的2个点，这两个点是边界框的左上角和右下角。...但该项目仅是概念的证明，并且由于道德和隐私问题，不能用于监视公共或私人区域的社交距离。 这个项目存在一些小的缺陷，改进思路如下： ·使用更快的模型来执行实时社交距离分析。

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    霍夫变换

    空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。 下述内容转载自《霍夫变换Hough》 霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。...与直角坐标不同的是，用极坐标表示时，图像坐标空间的共线的两点（xi，yi）和（xj，yj）映射到参数空间是两条正弦曲线，相交于点（ρ0 ，θ0），如上图所示。...2.曲线检测 Hough变换同样适用于方程已知的曲线检测。 图像坐标空间中的一条已知的曲线方程也可以建立其相应的参数空间。由此，图像坐标空间中的一点，在参数空间中就可以映射为相应的轨迹曲线或者曲面。...若参数空间中对应各个间断点的曲线或者曲面能够相交，就能找到参数空间的极大值以及对应的参数；若参数空间中对应各个间断点的曲线或者曲面不能相交，则说明间断点不符合某已知曲线。...注意：通过Hough变换做曲线检测，参数空间的大小将随着参数个数的增加呈指数增长的趋势。所以在实际使用时，要尽量减少描述曲线的参数数目。因此，这种曲线检测的方法只对检测参数较少的曲线有意义。

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    使用Python+OpenCV实现自动驾驶汽车的车道线检测

    我不会说这篇文章非常简单，但是它的确是建立在非常基础的计算机视觉概念之上的。 先决条件是什么？具备一些基本的OpenCV知识会很好。...如果没有，请不要担心，我将尝试解释我将使用的OpenCV函数，并为你提供参考，以更详细地检查它们。 本文的每一节将介绍一个最终将在程序的主要部分中使用的函数。此外，在本文中，我将使用图像演示所有内容。...你可以重用相同的代码来使用视频(因为视频只是图像的集合)。 ? 步骤1:边缘检测 我们将使用Canny边缘检测。如果你不确定这是什么，看看我之前的文章，它以实用的方式解释了这一点。...具有确定车道的最 最后的话 终输出 你一直看到文章的结尾。对所有内容进行排序并使其适合图像后，你便知道如何将其用于视频。...你可能已经意识到你可以如何巧妙地使用非常基本的计算机视觉操作来实现如此有用的东西。 我想说的是，不要把这项工作与特斯拉这样的大公司做的比较(他们的基础也是类似的)。

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    相贯线的绘制_cad怎么画相贯线

    平面立体与曲面立体相交，其相贯线为由若干平面曲线或平面曲线和直线结合而成的封闭的空间的几何形。...它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。 讨论两立体相交的问题，主要是讨论如何求相贯线。...平面立体与曲面立体相交，其相贯线为由若干平面曲线或平面曲线和直线结合而成的封闭的空间的几何形。...表中左图的相贯线的正面投影为左右两条曲线(空间曲线)，中图的相贯线的正面投影为上下两条曲线(空间曲线)，右图的相贯线的正面投影为两条直线(平面曲线)。 表5-4是相对位置变化对相贯线形状影响的实例。...除表5-3、表5-1的例子外，还常见两圆柱的轴线由垂直相交逐渐变为垂直交叉，相贯线从两条空间曲线也逐渐变为一条空间曲线的情况，如图5-25所示。

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    如何使用Packj检测恶意或高风险的开源软件包

    关于Packj Packj是一款功能强大的代码安全检测工具，该工具本质上是一个命令行接口工具套件，可以帮助广大研究人员检测软件代码包中潜在的恶意或高风险代码，旨在缓解软件供应链攻击。...工具下载 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。...） Packj提供了下列工具： Audit：用于检测软件代码包中的高位风险属性； Sandbox：用于安全安装软件包的环境； $ python3 main.py --help usage: main...比如说，包含过期电子邮件的包（缺少2FA）、发布时间间隔太长、敏感API或访问权限问题等。...在测试该工具的时候，我们成功地在PyPI上搜索出了40个恶意软家包，其中有部分已经被下架了： $ python3 main.py audit pypi:krisqian [+] Fetching '

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    ios 图像处理

    ，而不是图形反向，比如一条路径是从（0，0）到（3，4），（0，0）是初始位置，（3，4）是末位置，如果使用此方法，则新的UIBezierPath对象的初始位置为（3，4），末位置是（0，0），但是两条直线看上去是一模一样的..., * 并给这个属性赋值, 当时设置了一个新的路径后, * 这个将会对你给出的路径对象进行 Copy 操作 */ currentPoint -> /**   * 该属性的值, 将会是下一条绘制的直线或曲线的起始点..., 只有当连接点样式为 kCGLineJoinMiter * 时才会生效，最大限制为10 * 我们都知道, 两条直线相交时, 夹角越小, 斜接长度就越大. * 该属性就是用来控制最大斜接长度的. * 当我们设置了该属性...  * 设置为 NO,  则路径将会使用 非零规则 (non-zero) 规则进行填充.   */ 奇偶原则: 从路径覆盖范围内的任意一点做一条射线(确保这条射线的长度要比路径覆盖范围要大) , 如果与该射线相交的边的数量为奇数...  * @param point: 指定点.   */ - (BOOL) containsPoint:(CGPoint)point; /**   * 检测当前路径是否绘制过直线或曲线.

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    Ray-AABB交叉检测算法

    slab的碰撞检测算法   本文接下来主要讨论射线与AABB的关系，主要对box2d碰撞检测使用的slab的碰撞检测算法(Slabs method)进行介绍，然后使用python语言实现slab碰撞检测方法...性质二：如果一条射线和AABB相交，那么这条射线和3个slab的相交部分必定有重合部分。 性质三：当射线与这三个候选面中的一个发生交叉之后，射线Ray的原点到这个面的距离要比到其他几个面的距离要长。...在上述性质基础上，确定射线与AABB是否交叉需要三步骤： 如何确定候选面：只要将平面方程带入射线Ray的方程，求出这两个平面的t值，然后t值较小的那个自然先与射线交叉，那么就表示它是一个候选面。...如何对交叉点是否在AABB盒上进行判断。根据性质二判断，即射线与AABB碰撞的条件是max(t1,t2,t3)<=min(t4,t5,t6)。...---- 碰撞检测算法Python源代码 最后，附上我的Python代码片段，代码实时更新于GitHub # Ray-AABB方法 相交返回True，否则返回False # TDPoint = collections.namedtuple

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    使用OpenCV+Python进行Canny边缘检测

    今天，我们将在开放的 Python 计算机视觉库（OpenCV-python）的帮助下，详细探讨 Canny 边缘检测器 设置 让我们首先从初始设置开始。...向我们的 python 文件添加两个依赖项： import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plot 第一个导入是 OpenCV python，这是我们将用来生成...Canny 边缘算法使用假设来简化事情，它假设连接到强边的弱边本身就是强边，同样，未连接到强边缘的弱边缘是噪声或颜色变化。在阈值化的上下文中，这就是滞后的含义。...现在，让我们在第 4 步的图表中添加两条曲线，每条曲线代表一条边的梯度值。...通过使用滞后边缘跟踪，我们可以看到 D 没有连接到任何通过绿色区域的线段，这意味着它没有连接到任何强边，因此它被丢弃。 这很好，但是算法如何准确地知道弱边是否连接到强边？

    2.9K10

    CV学习笔记(十五):直线检测

    在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线....主要是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)。也就是今天我们要学习的内容. 一:如何实现霍夫变换?...只绘出满足下列条件的点 and . 4:我们可以对图像中所有的点进行上述操作. 如果两个不同点进行上述操作后得到的曲线在平面 - 相交, 这就意味着它们通过同一条直线....这三条曲线在 - 平面相交于点 , 坐标表示的是参数对 ( ) 或者是说点 , 点 和点 组成的平面内的的直线. 那么以上的材料要说明什么呢?...threshold参数表示检测一条直线所需最少的曲线交点。 lines参数表示储存着检测到的直线的参数对 的容器，也就是线段两个端点的坐标。

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    CV学习笔记(十五):直线检测

    在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线....主要是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)。也就是今天我们要学习的内容. 一:如何实现霍夫变换?...这三条曲线在 (r,の), 平面相交于点 ,坐标表示的是参数对(r,の) 或者是说点 点 ? 点 ? 组成的平面内的的直线. 那么以上的材料要说明什么呢?...rho参数表示参数极径 r 以像素值为单位的分辨率，这里一般使用1像素。 theta参数表示参数极角の以弧度为单位的分辨率，这里使用1度。 threshold参数表示检测一条直线所需最少的曲线交点。...opencv的HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数，该函数能输出检测到的直线的端点 ?

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    基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

    今天我们将学习如何借助霍夫变换技术来检测图像中的直线和圆。 什么是霍夫空间？ 在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。...霍夫空间中的点线关系 图像空间上的单个点转化为霍夫空间上的曲线，其特殊性是图像空间上一条直线之间的点将由具有单个接触点的多条曲线表示。 这将是我们的目标，找到一组曲线相交的点。 什么是霍夫变换？...进行转换并随后找到相交曲线的算法有点复杂，因此超出了本文的范围。不过，我们将看看这个算法的实现，它是OpenCV库的一部分。...使用 OpenCV 检测直线 在OpenCV中，使用霍夫变换的线检测是在函数HoughLines和HoughLinesP（概率霍夫变换）中实现的。我们将重点讨论后者。...使用 OpenCV 检测圆 该过程与直线的过程大致相同，不同之处在于这次我们将使用 OpenCV 库中的不同函数。

    2.5K10

    使用网络摄像头和Python中的OpenCV构建运动检测器(Translate)

    本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测 运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！...想要实现该运动检测器程序我们需要具备以下条件： 1）硬件要求：装有网络摄像机或任何类型摄像机的计算机。 2）软件需求：Pyhton3或者更高版本。 3）附加要求：对运动检测有一定的兴趣。...从最基本的安装开始，我们需要安装Python3或更高版本，并使用pip安装pandas和OpenCV这两个库。这些工作做好，我们的准备工作就完成了。 第一步：导入需要的库： ?...这里有个麻烦，因为我们必须将轮廓存储在一个元组中，并且只需要使用该元组的第一个值。请参阅Python3中声明元组的语法：（name，_）。 现在，我们只需要在过滤层上找到对象的外部轮廓。...例如使用曲线近似或曲线插值，也可以使用简单链近似规则，即压缩水平、垂直和对角线线段，只保留其端点。因此，我们能够很快得到最佳拟合轮廓。 ? 第八步：找到轮廓区域，并在矩形中形成端点： ?

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    图像凸性检测函数convexityDefects在Python2.7下使用opencv3.0的问题

    最近在学习Python下的OpenCV，在图像的凸性检测中，发现opencv3.0下的convexityDefects函数对图像的凸性缺陷处理有错误。...不知道是opencv3.0的版本问题还是我个人的错误代码。...例如使用的Python版本是2.7.6，使用的OpenCV版本是3.0，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(...而如果使用OpenCV2.4.13版本，以下是图像凸性检测代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('star2.png') img_gray...总结： 出现这样的问题是因为OpenCV3.0版本还不够稳定还是我的编程错误呢？不知道各位有没有遇到类似的问题，特此提出来，希望大家讨论一下！

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    实战｜OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)

    导读 本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。...在我之前的车道检测项目的基础上，我实现了一个曲线车道检测系统，该系统工作得更好，并且对具有挑战性的环境更加稳健。车道检测系统是使用 OpenCV 库用 Python 编写的。...之前版本 1 中使用的Canny边缘检测器利用Sobel 算子来获取图像函数的梯度。OpenCV 文档对它的工作原理有很好的解释。我们将使用它来检测高对比度区域以过滤车道标记并忽略道路。...这是直方图的样子，在二值图像旁边： 滑动窗口搜索 滑动窗口算法将用于区分左右车道边界，以便我们可以拟合代表车道边界的两条不同曲线。 算法本身非常简单。...我们分别使用 对红色和蓝色像素应用多项式回归np.polyfit()，然后检测器就完成了！ 这是曲线的样子： 绘制检测车道 这是检测系统的最后一部分，用户界面！

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    OpenCV 图像分析之 —— 霍夫变换(Hough Transform)

    霍夫变换（Hough Transform）是一个关于图像领域类的一个算法，被用来检测图像中的各类曲线，直线，圆，椭圆等等，本文记录相关内容与 OpenCV 实现。...OpenCV中圆变换的实现通过采用一种称为Hough梯度法的较为复杂的方法来避免了这个问题。 理论方法 图像坐标空间中的一条已知的曲线方程也可以建立其相应的参数空间。...若参数空间中对应各个间断点的曲线或者曲面能够相交，就能找到参数空间的极大值以及对应的参数；若参数空间中对应各个间断点的曲线或者曲面不能相交，则说明间断点不符合某已知曲线。...OpenCV中圆变换的实现通过采用一种称为Hough梯度法的较为复杂的方法来避免了这个问题。 在用霍夫变换检测圆的实现中使用两轮筛选。...检测边缘发现可能的圆心，第一轮筛选使用一个二维累加器，找到可能的圆的位置。

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