前面我们学习了轮廓提取，正常我们在提到到轮廓截取出来时一般需要是矩形的图像，这次我们就来学习一下轮廓周围绘制矩形等。
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
R 树（R-tree）是一种 空间索引技术，能够是从大量的节点中，快速找到特定范围的元素集合，而不用一个不落地遍历所有节点。
从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
如果 S 中任两点的连线内的点都在集合 S 内，那么集合 S称为凸集。反之，为非凸集。
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时，通常需要使用多边形逼近一个轮廓，使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能，OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
cv2.findContours函数输入有三个参数： - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
OpenCV图像项目中，圆的检测很常见。 例如：检测烂苹果的个数，寻找目标靶心，人眼，嘴巴识别等。 其中用到的关键技术是OpenCV中集成的霍夫圆检测函数。 HoughCircles( InputArray image, // 输入图像 ,必须是8位的单通道灰度图像 OutputArray circles, // 输出结果，发现的圆信息 Int method, // 方法 - HOUGH_GRADIENT Double dp,
本文来自光头哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。
因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示：
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
对于给定的数独照片（尽可能干净整齐），进行一系列处理，提取位置和数字信息，这中间可能要用到一系列图像处理的基本算法，数字识别时初步打算用knn来做，knn对手写体的精度一般，这里要求输入应该是打印体，这样才能保证正确率，最后通过数独求解的算法算出答案。
机器之心专栏 作者：美图影像研究院 美图影像研究院（MT Lab）正式推出美图画质修复算法 V2（升级版），全新迭代版本取得重大技术突破，目前已在美图秀秀证件照、工具箱及视频剪辑（照片）中上线该算法。 摄影技术的广泛普及与飞速发展深刻地改变了大众的生活，不知不觉中人们已对随时随地拿出手机拍摄记录习以为常。但对很多人而言，老照片却承载着心中绵长的岁月和难忘的回忆，凝滞着时光与那些不经意间被遗忘的美好瞬间，翻阅老照片就像是在与遥远过去进行的一场隔空对话。昔日旧照的分享也频登热门话题榜，带人们坐上时光穿梭机，掀起
在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的关键任务之一。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用来进行车道线检测。
不知不觉又到了周末，又到了Fly写文章的日子，今天给大家介绍下一个「web」中很常见的功能， 就是撤销和复原这样一个功能，对于任何一个画图软件，或者是建模软件。没有撤销和复原。这不是傻👁了对啊吧，所以本篇文章，可以说是基于上一篇文章Canvas 事件系统的下集，如果你没有看过，建议看完再去看这一篇文章。读完本篇文章你可以学习到什么？？ 给canvas 绑定键盘事件 实现undo 和 redo 批量回退 2d包围盒算法 局部渲染 绑定键盘事件 tabindex 很多人说绑定键盘事件，有什么好讲的。对虽然很
显着性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。上图突出了我们在看到一个场景或图像时会注意到的部分。例如，大家有没有曾经在看广告的时候被一些特别的内容吸引，为此我们还特意停下来多看了一会儿？这就是广告的显着性，即使让我们可以一眼看到广告，也会被他吸引。
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是3D目标检测系列综述
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。
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。
一、DBSCAN聚类概述 基于密度的方法的特点是不依赖于距离，而是依赖于密度，从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。 DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张
执行以下命令安装opencv-python库（核心库）和opencv-contrib-python库（贡献库）。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。
火灾会对公共安全产生重大影响，每年都会造成大量人员伤亡和财产损失。及时发现火灾可以大大减少人员伤亡和损失。
CVPR 2019 没有出现像Faster RCNN，YOLO这种开创性的工作，基于现有方案和框架的改进为主，技术进步着实有些缓慢，或许也代表方案逐步趋于成熟。本文重点介绍如下几个改进方法：GA-RPN、GIOU、FSAF、Mask Score RCNN
这就是美图最近推出的“老照片修复”功能，能够取得这样的效果，不仅仅只是靠传统P图算法，还用上了GAN。
注：1、本文只讨论2d图形碰撞检测。2、本文讨论圆形与圆形，矩形与矩形、圆形与矩形碰撞检测的向量实现
本文简要介绍2020年被CVPR录用的论文“ContourNet: Taking a Further Step toward Accurate Arbitrary-shaped Scene Text Detection”的主要工作。近年来场景文本检测的研究发展迅速，但其中有两个困难的挑战未被很好解决，算法容易产生伪召回（False Positives）以及对尺度变化剧烈的文本检测不准确。为此，本文提出ContourNet算法，设计了Adaptive-RPN模块生成更高精度质量的候选框，以及Local Orthogonal Texture-aware Module (LOTM)模块来解耦候选框中的水平和竖直方向的文本轮廓检测，从而向更精确的任意形状的场景文本检测又迈进一步。
实际上包围形状的图形某些情况下会使用多边形（凸包、凹包）或是圆形或是其他，不仅限于矩形的更泛用的叫法应该是 “包围体”（bounding volume）。
注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数，而是根据几何方法算出来的，所以有小数。
本文将介绍图形编辑器中吸附系统中，各种吸附类型的吸附逻辑和算法实现，让大家对吸附有一个概念。
返回值rect: ((227.5, 62.0), (109.0, 104.0), -0.0) 转换后points: [[173. 114.] [173. 10.] [282. 10.] [282. 114.]]
所有的数据下载地址：https://gitee.com/tianyalei/machine_learning，按对应章节查找。
center, radius=cv2.minEnclosingCircle(points)
该博客实时更新于我的Github。 在机器人局部路径规划中，需要实时躲避运动或者静态的障碍物，这个过程涉及到碰撞检测这个问题，本文主要讨论这个问题。 碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题，一个游戏场景中可能存在很多物体，它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态，那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体，我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题，这样子可以节省重要的计算量和时间。 在真实的物理系统中，一般需要在运算速度和精确性上做取舍。尽管非常精确的碰撞检测算法可以
上一篇我做了一个在线白板！给大家介绍了一下矩形的绘制、选中、拖动、旋转、伸缩，以及放大缩小、网格模式、导出图片等功能，本文继续为各位介绍一下箭头的绘制、自由书写、文字的绘制，以及如何按比例缩放文字图片等这些需要固定长宽比例的图形、如何缩放自由书写折线这些由多个点构成的元素。
该博客实时更新于我的Github。
随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。
目前主流的高精度实例物体分割框架都是基于很强的物体检测方法，如 Fast/Faster R-CNN, YOLO 等。虽然不同的方法设计了不同的结构，但是这些方法都遵循着一个基本的规则：首先从图像中生成大量的候选区域，然后用非极大值抑制（NMS）算法从这些数以千计的候选区域中剔除那些重复的候选区域。
今天分享物流运费常见场景的计算方法。计费规则，根据长、宽、高、周长、重量5个维度不同范围，有多档价格，如下所示。假设有包裹A，长40，宽38，高20，重2.35。要确定A的运费，需分别考虑5个维度同时满足的情况。
前天arXiv新上论文《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》，来自卡内基梅隆大学与旷视科技的研究人员在文中提出了一种新的非极大抑制算法Softer-NMS，显著改进了目标检测的定位精度，代码已经开源，目前Github上的Star已超100，可谓短短两天已经引起了不小的关注。
area= 14663.580078125 trgl: [[[173. -28.444445]] [[173. 147.5 ]] [[339.6842 64.1579 ]]]
在进行二维空间几何运算的之前，往往会用包围盒进行快速碰撞检测，从而筛掉一些无法碰撞到的可能。而在三维中，比较常用的就是包围球了。当然，如何计算包围球是一个问题。
问题描述： 给定n个大小不等的圆 c1 c2 c3 c4 要将n个圆排进一个矩形框中，且要求底边相切。找出有最小长度的圆排列。 例如：当n=3，且所给的3个圆半径分别为1,1,2时，这3个圆的最小长度的圆排列 最小长度为2+4根号2. 算法设计： 设开始的a =【r1,r2,r3,r4...rn】是所给的n歌圆半径。 CirclePerm(n,a)返回最小长度。 Center计算当前选择的圆中心的横坐标。 Compute计算当前圆排列的长度。 数组r当
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
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