在图像处理中，我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的，不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思，在目前我所实现的算法中，也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化，可以参考...在实际的需求中，还有很多场合下需要圆形的最值算法，我们目前知道的有几个算法，比如在Photoshop中，选区的扩展和收缩，在图层样式的描边算法中等等，都不是普通的矩形半径。...如果计算了一整行的这种不同半径的最大值，那么对于一个圆形半径，我们只要计算沿着行方向上不同半径组合的最大值即可以得到圆半径内的最大值。...在代码中，compute_border就是计算圆形半径内每列或者每行的上下对称尺寸，这样，沿着行方向分别取不同半径的最大值做比较即可。...，所以如果我们的黄色圆内的最大值已经在黄色圆的右侧，那么在计算红色圆内最大值的就没有必要遍历整个圆了，只需要计算右侧的半圆，那么这有50%的概率会发生这种事情，可以一定程度的降低计算量。
这里的霍夫空间便是一个三维空间， 所以如果还是跟之前的累积计算一样，计算量就会大大增加， 这样显然不利于快速计算与检测， 所以在OpenCV中， 霍夫圆检测不是基于二值图像或者边缘检测的结果，...， 对图像中的噪声特别敏感， 所以在OpenCV中使用相关API实现霍夫圆检测的时候， 首先需要通过模糊操作对图像进行噪声抑制处理。...maxRadius：检测的最大圆半径，单位为像素。...上述三个指定参数如何影响霍夫圆检测的计算量 指定半径范围: minRadius：检测的最小圆半径，单位为像素。 maxRadius：检测的最大圆半径，单位为像素。...即函数只检测半径处于minRadius和maxRadius之间的圆，所以指定半径范围自然能够影响计算量了。
因为圆上像素点的梯度方向与半径方向是一致的，所以对每个像素点来说，累加器只对沿着梯度方向的入口增加计数（根据预先定义的最小和最大半径值）。...通过这个梯度，我们沿着这个斜率表示的线在累加器内从一个最小值到一个最大值遍历每个点，同时，记录轮廓图像中每个非零像素所在的位置。...对于每个圆心，考虑所有非零像素点（之前已经构建好该列表），将这些像素根据离圆心的距离排序。从最小距离到最大半径中选择一个最好的值作为圆的半径。...或者，在 HOUGH_gradient 方法的情况下，您可以将 maxRadius 设置为一个负数，只返回中心而不进行半径搜索，并使用另一个程序找到正确的半径。...minRadius[, # 最小的圆半径 maxRadius]]]]]) -> # 最大圆半径。 如果该参数 <= 0，则使用最大图像维数。
Python+opencv 机器视觉 - 基于霍夫圈变换算法检测图像中的圆形实例演示 第一章：霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 ② 实例演示2 ③ 霍夫变换函数解析 第二章：Python + opencv...完整检测代码 ① 源代码 ② 运行效果图 第一章：霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 这个是设定半径范围 0-50 后的效果。...，目前已知的有 HOUGH_GRADIENT 和 HOUGH_GRADIENT_ALT 两种，后者的准确率会更高一点； dp 为累加器分辨率与图片分辨率的反比。...minDist 为两个圆中心的最小距离； param1 对于 CV_HOUGH_GRADIENT 表示传入 canny 边缘检测的阈值； param2 对于 CV_HOUGH_GRADIENT 表示检测阶段圆心的累加阈值...，值越小能检测出的圆越多，值越大的话就检测出来的少，但是检测出来的圆形相比于没检测出来的会更圆、更完美一些； minRadius 为最小半径； minRadius 为最大半径； 首先通过均值偏移滤波降噪来排除干扰的点
原理和霍夫直线变换原理大致是相同的，不过其每个点对应的二维空间被3位空间所取代（圆心x,y以及半径r），如果用完全相同的方法去映射的话，累加平面会被三维上的一个容器取代，这样不仅要消耗大量的内存，运算速度也很低...这样的话，我们新建的累加平面和原图的大小是一样的（事实上opencv函数的第四个参数可以设置这个图像的大小，那里叫做累加器图像的分辨率与原图分辨率之比的倒数，比如取2的话就表示累加图分辨率是原图分辨率的一半...霍夫圆变换 4.对于每一个中心，考虑边缘图的每一个非零元素，按照距离远近来排序，从到最大半径的最小半径（这个可以手动设置，opencv里也有设置的值，也可默认则在原图中穷举搜索）统计支持此中心的像素个数...，越多的像素落到某个半径上，则说明此处越有可能存在一个圆。...选择支持像素最多的一个半径来作为此圆心下的一个圆。 5：获得圆心和半径之后，标记出来即可。
事实上就是在求完凸包以后再求一下最小覆盖圆即可了。 这道题须要用到下面的一些知识： 1、关于钝角三角形，假设c是斜边，那么必定有a^2 + b^2 < c^2的证明。...另外在求解的过程中。不须要考虑点的输入顺序是顺时针还是逆时针，相除后就抵消了。 3、 凸包+最小圆覆盖 枚举随意3点找其最小覆盖圆 （当为钝角三角形时不是外接圆，而是以其最长边为直径的圆）。...* 假设这三个点形成的外接圆的半径最大, * 那么这个就是我们所要找的凸包的最小覆盖圆 */ for(i = 0 ; i < n ; ++i){ for(j = i+1 ;...} if(maxr < r){//假设眼下存储的最大半径<当前外接圆的半径 maxr = r;//则更新眼下的最大半径 } } } }...printf("%.2lf\n",maxr + 0.5);//输出凸包的最小覆盖圆的最大半径 } return 0; } 版权声明：本文博主原创文章，博客，未经同意不得转载。
DBSCAN理论--基本概念 密度聚类算法中的“密度”一词，可以理解为样本点的紧密程度，而紧密度的衡量则需要使用半径和最小样本量进行评估，如果在指定的半径领域内，实际样本量超过给定的最小期望样本量，则认为是高密度对象...那么问题来了，该算法是如何基于半径和最小样本量完成聚类的呢？回答这个问题之前，需要理解一些基本概念： 点的 ? 领域：在某点p处，给定其半径 ?...第1步：在集合D中选择点1，以它为圆心，1为半径画圆，发现仅有2个点在圆内，因此点1不为核心点，选择下一个点； 第2步：在集合D中选择点2，以它为圆心，1为半径画圆，发现仅有2个点在圆内，因此点2不为核心点...第5步：在集合D中选择点5，发现该点已在簇1中，选择下一个点； 第6步：在集合D中选择点6，以它为圆心，1为半径画圆，发现仅有3个点在圆内，因此点6不为核心点，选择下一个点； 第7步：在集合D中选择点7...DBSCAN的缺点 1）需要为算法指定eps和MinPts参数，这对分析人员是一个很大的挑战； 2）DBSCAN聚类算法对参数eps和MinPts的设置是非常敏感的，如果指定不当，该算法将造成聚类质量的下降
那么我们可以定一个规则，拖拽距离和中心圆之间的关系,并且设置拖拽最大距离： 1 //中心的最小半径 2 private float minRadius = 8; 3 //默认拖拽最大距离...4 private float maxDistance = 160； 5 6 //计算拖动过程中中心圆的半径 7 private float changeCenterRadius...); 14 //计算出半径如果小于最小的半径 就赋值最小半径 15 if (r < minRadius) { 16 r = minRadius; 17...距离限制 下面增加拖拽距离限制，当拖拽距离大于给定的距离时，中心圆就会消失，逻辑很简单，也就是在onTouchEvent里的ACTION_MOVE，计算两个圆的拖拽距离，如果超出给定的拖拽距离，就不绘制贝塞尔曲线和中心固定圆...WindowManager对象初始化数据，并且作出各种情况下(在范围内拖拽，范围外拖拽)的逻辑和爆炸逻辑,主要代码在BetterRedPointViewControl中 1public class BetterRedPointViewControl
霍夫圆变换的基本原理和霍夫线变换原理类似，只是点对应的二维极径、极角空间被三维的圆心和半径空间取代。...在标准霍夫圆变换中，原图像的边缘图像的任意点对应的经过这个点的所有可能圆在三维空间用圆心和半径这三个参数来表示，其对应一条三维空间的曲线。...，标准霍夫圆变化很难被应用到实际中。...param2：圆心检测的累加阈值，参数值越小，可以检测越多的假圆圈，但返回的是与较大累加器值对应的圆圈 minRadius：检测到的圆的最小半径 maxRadius：检测到的圆的最大半径 import...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓 3 轮廓的近似办法
(标幺值)S，在不同的视在功率S下，就会得到半径不同的一组同心圆，如图中右侧的那五个同心圆就是视在功率(标幺值)分别为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0时的功率圆，显然半径为1的那个圆即为额定视在功率时的功率圆...当转子直轴与定子磁场对齐时，θ=0，根据功角特性，Pem=0，只有无功功率，此时电机可看作是一个大电感，此时的定子电流全部是直轴无功电流，由于定子磁场与直轴对齐时电感最大，电流最小，这就是“失励圆”与横轴的右交点...，即在没有励磁的情况下同步电机能够输出的最小无功功率；当转子交轴与定子磁场对齐时，θ=90º，根据功角特性，此时同样Pem=0，只有无功功率，但由于定子磁场对齐交轴时电感最小，电流最大，这就是“失励圆”...与横轴的左交点，也就是说，在失励情况下，定子磁场对齐交轴时，电机输出的无功功率最大。...随着转子位置的不同（功角不同），电机的运行点就在一个圆上变化，这个圆就是“失励圆”，“失励圆”的半径取决于直轴和交轴电抗之差。
method 定义检测图像中圆的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp：累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大，累加器数组越小。...minDist：检测到的各个圆的中心坐标之间的最小距离（以像素为单位）。如果过小，可能检测到多个相邻的圆。反之，过大则可能导致很多圆检测不到。 param1：用于处理边缘检测的梯度值方法。...param2：cv2.HOUGH_GRADIENT方法的累加器阈值。阈值越小，能检测到的圆越多。 minRadius：半径的最小值（以像素为单位）。...maxRadius：半径的最大值（以像素为单位）。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...圆心坐标和圆半径的数据： ?
介绍：水波纹散开效果的控件在 App 里面还是比较常见的，例如 网易云音乐歌曲识别，附近搜索场景。 看下实现的效果： ?...实现思路： 先将最大圆半径与最小圆半径间距分成几等份，从内到外，Paint 透明度依次递减，绘制出同心圆，然后不断的改变这些同心圆的半径大小，延迟一定时间重绘，便达到了想外散开的动画效果了。...int mWidth; private int mHeight; private int centerX; private int centerY; private float radius; // 最外圆半径...，即最大半径 private float innerRadius; // 最内圆的半径，即最小半径 private int centerIconWidth; private int centerIconHeight...float distance = (float) Math.sqrt(distanceX * distanceX + distanceY * distanceY); // 当点击的点距离中心点距离小于最内圆半径时
一、前言 在各种各样的执行任务界面，有时候需要比较多的时间，需要给出一个直观的等待进度条表示当前正在执行的进度，而不至于懵逼在那里，用户不会觉得程序死了还是干嘛了。...当时在写这个等待进度条的时候，就有考虑到集成多种样式进去供用户选择，比如圆弧状风格、旋转圆风格、三角圆弧、线条风格、圆环风格等，一个控件就相当于五六个控件，这个才牛逼一些，而且代码还很完整和精彩。...二、实现的功能 1:支持多种等待样式风格 圆弧状风格 旋转圆风格 三角圆弧 线条风格 圆环风格 2:可设置范围值和当前值 3:可设置前景色背景色 4:可设置顺时针逆时针旋转 5:支持任意大小缩放 6:支持设置旋转速度间隔...//最大半径 int offsetRadius; //半径偏移量 int leftRadius; //左边圆半径 int rightRadius...linux等，不乱码，可直接集成到Qt Creator中，和自带的控件一样使用，大部分效果只要设置几个属性即可，极为方便。
找出累加器中的最高值；这些将对应于输入中任何圆的中心。 要了解 CHT 的工作原理，请考虑下图，其中输入圆（左）中的 4 个像素被描绘为半径为0.6*r（中心）和半径为1.0*r（右）的圆。...实际上，这是针对 0 到 360 度之间的每个角度（或某个阶梯子集）和每个可能的感兴趣半径进行的。那么这只是在 N 维累加器空间中找到最大值的问题。...CHT 配方中的前两个步骤在 Earth Engine 中很简单，但是在那里迭代图像中的每个像素是不切实际的，因此我们无法以传统方式跟踪和累积圆圈。...然后我们可以在所有半径累加器图像中取最大值以找到最佳拟合。 不幸的是，根据所使用的投影和与投影原点的距离，圆形对象（或其位移）实际上可能不是圆形；它们通常可以是椭圆。...虽然二值化阈值是动态找到的，但我随意将 Canny 边缘检测结果设置为 0.5 的附加阈值。 实际上，构成良好拟合的阈值取决于已设置的其他参数（例如：角度数），并确定需要包括的圆的完整程度。
思路分析： 很多人看到这个图像的第一印象其实感觉就是可以用霍夫变换检测得到圆，如果你是这么想的，估计你应该很难做好，原因在于这个里面其实是有一系列的同心圆，而且图像梯度干扰非常厉害。...我们的做法是，先通过边缘检测，得到最小的圆轮廓，也就是里面的白色的圆，然后通过轮廓拟合半径，结果非常好，然后对图像进行大半径的高斯模糊，这里我用的模糊半径=15，模糊之后再通过两次调用霍夫圆检测，每次给予不同的半径参数制约...要特别注意霍夫变换的最大与最小的半径两个参数设置。 最终代码实现运行如下： ? No.2 案例二 需求：截取图像的ROI区域，去掉扫描文本的空白区域，截取ROI区域 ?...No.5 案例五 需求：寻找与获取最大的轮廓 ?...思路分析： 看到图像，就知道是一个新手提问，其实做这步以后，只需要通过findContour之后对每个轮廓计算面积，然后得到面积最大的轮廓，即是要找的最大轮廓。
效果分析 效果分为两个部分，一个是上半部分的自定义 RadarView，还有就是下半部分的 ViewPager，至于怎么做到缩放和背景虚化的效果大家可以去看看 LazyViewPager 这里不详细介绍...扫描效果实现 2.1自定义 RadarView 在 onDraw() 方法中画六个圆圈，至于圆圈的半径是多少我们需要通过onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec...) 测量方法获取控件的宽高来确定圆的半径，每个圆的半径是宽度的1 / 13f, 2 / 13f, 3 / 13f, 4 / 13f, 5 / 13f, 6 / 13f，这只是自己测试出来感觉比较舒适的效果...，可以运行看看中间的六个圆圈有没有达到效果，这里就不看了，接下来直接在 onDraw() 方法中画中间图像： private Bitmap centerBitmap;//最中间icon...// 当onScanning时，value设置的值始终不会0，具体可以看onScanning中的实现） if (scanAngleList.get(i
水果检测 在我们获取到图像后，下一步就是识别水果的位置了，一个自然的思路就是识别圆，因为这里的水果都是圆的（我真谢谢作者没有加个香蕉。什么？...第一个就是水果都叠在一起，两个圆形很容易连通在一起，从而找不到圆。我是通过设置一个13乘13的高斯滤波器，先把边缘模糊一下，然后再提取会好很多。...到这里，一个聪明的靓仔就会输入import pytorch摩拳擦掌准备模式识别了，我这种憨憨选择的是把圆内部的平均RGB值求出来，然后加上半径一起对比，找相似度最大的。...觉得有点对不起初中数学老师，忘了根据圆心和半径怎么求圆内坐标了，求个内接矩形内像素的RGB平均值…… 最后就建立了这么一个从RGB平均值+半径到水果种类的映射： fruit_type = { '...所以我还得想办法去除重合的圆，这里我选择的方法是对所有的圆心两两比较，如果他们的距离的和小于两个圆半径的和，那么就是重合了。那么我们如何判断哪个圆是正确的呢？
选定一个线性维度表示数据强度值，圆形区域内该维度在圆心处达到最大值，沿着半径逐渐变小，直至边缘处为最小值 将圆形内的强度值进行叠加 以强度色谱进行颜色映射 往往有人对第2、3步有疑问，为什么不直接以强度色谱填充圆形呢...创建径向渐变色需要定义两个圆，颜色在两个圆之间的区域进行渐变，故而我们将两个圆心都设置在数据的坐标点，而第一个圆半径取0，第二个半径同我们需要绘制的圆形半径一致。...0)作为中心点和半径边缘的颜色。...那么我们通过以下代码来实现以上两个步骤： /* * radius: 绘制半径，请自行设置 * min, max: 强弱阈值，可自行设置，也可取数据最小最大值...ImageData中的透明度数值是取值在[0, 255]之间的整数，我们要创建一个离散的映射函数，使0对应到最弱色（示例中为浅蓝色，你也可以自由设置），255对应到最强色（示例中为正红色）。
每个扇区面积与总面积之间的比例即为数值的比，将给定参数数组options.radius中的最大和最小数值作为数值最大的一块扇形的绘图数据，代入如下公式即可求得总面积S： ?...再利用上述公式分别计算出每个扇形对应的外圆半径，在canvas中绘制路径并填充即可。 三....，并覆盖原值 *使得最大的一块扇形外圆半径为options.radius[0] *内圆半径为options.radius[1] */ let Rmin = options.radius...四. hover高亮的实现思路 绘图过程中，将每个扇区的绘图数据（半径，相对于圆心的起始转角，扇区角度）均挂载在绘图数据上。...先修改context.fillStyle颜色为对应扇区的高亮色，然后让外圆绘图半径以线性的方式逐帧增加至目标大小（例如10%）,每一帧中使用canvas绘图上下文重新对绘图区域进行封闭画线，然后填充即可
）是一种用于在图像中检测圆的经典算法。...参数空间：在霍夫圆变换中，使用三个参数来表示一个圆：圆心的x坐标、圆心的y坐标以及圆的半径r。通过设定合适的参数范围，创建一个二维的参数空间来表示所有可能的圆。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。 阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...对于相邻的圆，进行非最大抑制，保留具有最高累加值的圆，抑制其他圆。 绘制圆：根据筛选出的圆心和半径，在原始图像上绘制检测到的圆。...Hough Circle Transform 的参数包括边缘检测的参数、参数空间的分辨率、最小半径和最大半径的范围等。这些参数的设置会影响圆的检测结果，需要根据具体的应用场景和图像特征进行调整。
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