使用一个将国家形状存储为SQL Server 2010几何图形的映射工具,我有一个使用案例,需要从与另一个多边形重叠最多的一组多边形中选择一个多边形。
例如,在地球地图上,我们可以围绕法国的形状绘制轮廓(重叠的西班牙、德国和意大利),重叠部分将返回西班牙、德国、意大利和法国,我需要返回法国(因为它将具有最大的重叠部分)。
我在文档中找不到任何可以做到这一点的方法。有可能吗?如果是这样的话,是怎么做的?
我正在尝试在一张图像上绘制多个轮廓,到目前为止,我已经通过应用不同的阈值来绘制轮廓。唯一的问题是,大多数轮廓区域是重叠的,我被困在了如何处理它的问题上。理想情况下,我想要的是,只要有重叠,就应该将轮廓划分为单独的区域。例如,在中,有4个区域(轮廓):橙色、绿色、蓝色和黑色。每当有重叠时,它应该划分为紫色区域。这似乎非常棘手,我甚至不确定这是否可能。如果不是,我会希望所有重叠的部分合并。有人能帮助解决这个问题吗?
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
im = cv.imread('imag
我试图用python编写一个脚本来检测和计数图像中的对象,但是我失败了。
这是我第一次对计算机视觉感兴趣并尝试一些东西。我试着使用cv2模块(open ),遵循关于特性匹配和模板匹配的教程,目前的。我也尝试了科学形象,但我也不能取得一个好的结果。我还考虑过寻找轮廓,然后进行二维曲线匹配。
让我再解释一下这个问题。我有一组图标,它们构成了一个大图像。这个图像或场景的合成是由一个普通的背景或一个透明的背景,和一些图像从图标集。这些图像从图像集基本上可以经历三个基本的转变:规模,旋转和平移。它们也可以重叠。
所需脚本的输出如下:
C -> 1
D -> 1
E -> 1
F -&
我有一个牙科x光的面具,所有的牙齿都是互相重叠的。我想数数图像中的牙齿数量,因为我想把重叠的齿分开,这样我就可以用基于轮廓的方法来计算齿数,我尝试了下面的方法,但是它给出了类似的结果。如何提取每颗牙齿的边界?
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.morphology import watershed
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
import numpy as np
import cv2
def getImageEdge(input
假设我有许多人的地理数据(经纬度),每个人有两个属性(大小和性别),我想用经纬度数据绘制它们的位置,并用两种颜色的正方形整形这些点,左边的一半根据大小,右边的根据性别。我使用以下技巧来绘制这些双色正方形():
library(ggplot2)
library(Cairo)
dataframe = read.table(text =
"Lat Long Size Sex
47.875 6.787 small F
47.684 7.032 big M
47.644 6.942 small M
47.609 7.070 big F
47.
我的JavaFX应用程序绘制了多达10种不同类型的形状。其中有些是复杂的,必须用路径绘制成一系列的线和弧。有些形状是负区域,它们将从它们重叠的任何形状中减去。
我已经发现,从基本Javafx形状(如圆圈和矩形)中减去的效果与预期相同,但路径生成的形状不起作用。
重叠形状显示:
减去的结果:
正如您所看到的,形状被正确地从圆圈中减去,但是试图从“圆角”形状中减去椭圆只会留下一个间隙,而且线条会变得更深/更厚,因为它试图通过向后追溯回间隙的另一端而不是绘制重叠的区域来缩小这个缺口。
这是绘制图像中显示的复杂形状的代码
//Here the v shape is drawn from r
这是我的问题。
clc; clear all; close all;
N = 10;
R = randn(N,1)+10;R(end) = R(1);
tht = linspace(0,2*pi,N).';
x = R.*cos(tht);
y = R.*sin(tht);
plot(x, y,'o-b');
对数组进行随机排序
X = x(randperm(size(x,1)),:);
Y = y(randperm(size(y,1)),:);
hold on, plot(X,Y,'o-r');
可以看出,绘制的轮廓具有重叠的区域。所以我想画一个不
我正在编写一个程序,在这个程序中,我试图从一个谜题中提取彩色方块。我从一个视频捕捉到一个帧,然后找到所有的轮廓。然后,我删除的轮廓不是一个正方形的形状(这是好的工作,但寻找一个更好的方法)。我面临的主要问题是轮廓重叠。我使用RETR_TREE来获取所有的轮廓,但是当使用RETR_EXTERNAL时,轮廓就更难检测了。有什么方法可以提高对方格的检测吗?或者一种方法,我可以消除重叠轮廓在图像。
这里有一张有重叠轮廓的图像:在这张图像中找到了11条等高线,但我只想要9条。
。如何去除内部轮廓?这是我的代码:
public Mat captureFrame(Mat capturedFrame){