本文收集一些基础的知识,本文的逻辑是在 WPF 框架下实现,有包含了默认的坐标系以及默认类型定义。对于 WPF 系的包括 Xamarin 和 UWP 都适合
在图像处理中正矩形ROI方便绘制和截取,使用广泛。但在某些情形中,目标本身是倾斜的(或者带角度的),这时候我们如何截取目标并保存呢?在OpenCV中我们可以使用RotateRect类和不规则ROI提取方法来实现。
调用该API会返回一个Rect对象实例,它是OpenCV关于矩形的数据结构, 从中可以得到外界矩形(边界框)的宽高, 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。
本文主要是总结一下web页面中的旋转矩形的碰撞检测,碰撞算法本身并不难,只是需要注意web坐标系在计算中的影响。碰撞检测应该是在游戏等场景中很常见且基础的功能,本文记录了在JavaScript API GL遇到了这类碰撞问题的调研和实现的过程。
本文介绍在ArcMap软件中,基于一个面图层,绘制其中面要素的最小外接矩形、最小外接圆等的方法。
相信各位写文章的朋友平时肯定都有画图的需求,笔者平时用的是一个在线的手绘风格白板--excalidraw,使用体验上没的说,但是有一个问题,不能云端保存,不过好消息它是开源的,所以笔者就在想要不要基于它做一个支持云端保存的,于是三下两除二写了几个接口就完成了--小白板,虽然功能完成了,但是坏消息是excalidraw是基于React的,而且代码量很庞大,对于笔者这种常年写Vue的人来说不是很友好,另外也无法在Vue项目上使用,于是闲着也是闲着,笔者就花了差不多一个月的业余时间来做了一个草率版的,框架无关,先来一睹为快:
感兴趣区域(ROI,region of interest),在机器视觉、图像处理中,在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,简称ROI。在图像处理领域,感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理,或使用ROI圈定你想处理的目标,可以减少处理时间,提高精度。
这样拆分之后虽然可以正常渲染,但是带来的问题是我的四个顶点都是死的,也就是四个顶点必须是画布的四个顶点,改变顶点的坐标后只能导致整张画布的变动,而不是某一个区域的变动,拉伸的话也是整张图片的拉伸,所以想要实现局部处理的话这种分割方式不可行。
特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文:
以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换,当时主要是自己固定的变换坐标点,所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换,实现的思路通过检测主体的轮廓,使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换。
对于任意的几何图形,如四边形,已知几何的顶点,求给定的一个点是否在几何之内的方法有多个,有 WPF 专用部分以及通用算法部分,有通用算法部分在 UWP 和 Xamarin 等上可用的方法
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
canvas标签用于绘制图画,它是通过js来实现图画的绘制,这里将学习一下其基本用法。 首先,创建一个画布,这样我们就可以在上面进行创作了。
前言:在上篇Android自定义View——从零开始实现书籍翻页效果(二)博客中,我们 补全了翻页效果以及增加了 取消翻页的动画,这期要教大家如何 向View填充内容
画箭头,不需要精准位置的话,可以在Figure上的菜单里直接拖拉即可,对应的箭头属性也都可以改。
前一篇《C++ OpenCV透视变换综合练习》中针对透视变换做了一个小练习,上篇中我们用多边形拟合的点集来计算离最小旋转矩形最近的点来定义为透视变换的点,效果是有,无意间又想了一个新的思路,在原来的点的基础上效果会更好一点,其中就用到了直线拟合的方法,今天这篇就说一下优化的思路及直线拟合的函数。
在上一篇博客中,介绍了有关CGContext相关操作方法,其中可以直接调用一些方法来进行所绘制图形的平移,缩放,翻转等变换。对于图形了几何变换,开发者也可以采用另一种方式实现,CoreGraphics框架中提供了CGAffineTransform结构体,这个结构体中定义了图形变换的相关信息。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
原来的文章《C++ OpenCV透视变换改进---直线拟合的应用》,通过RotatedRect旋转矩形获取到透视变换的4个点,再进行透视变换。结果昨天重新运行程序的时候发现透视变换后的图像坐标点是不对的,图像过完全不一样了。
选中图形如果是单个,我们 选择图形的 OBB (带朝向的包围盒)的中点位置作为翻转中心。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题,相关文章《整活!我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏!(附源码)》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》,一直也想在现在的基础上再加些东西,就考虑到使用图像读取了棋盘,生成对应的棋局再自动AI解题。
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)。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手,如果是大佬的话就可以跳过了)先看看网络摄像头的效果吧(在2060的电脑上运行 ) 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日,在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR,依然
由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
CGContext又叫图形上下文,相当于一块画布,以堆栈形式存放,只有在当前context上绘图才有效。iOS有分多种图形上下文,其中UIView自带提供的在drawRect:方法中通过UIGraphicsGetCurrentContext获取,还有专门为图片处理的context,UIGraphicsBeginImageContext函数生成,还有pdf的context等等。
今天为大家带来一款好用的绘图软件sketchup Pro 2019,这款软件和CAD有相似的功能,被建筑行业的广泛使用,他与Revit,3DMAX等软件配合使用,效果也是更好。有兴趣的小伙伴不妨来游迅网下载试试,相信这款软件一定不会让你失望的。
(1)阅读实验原理,掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法。 (2)根据示范代码,完成实验作业。
OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓,根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域,减少其他算法的时间,提高代码的运行效率,而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。 其
业务中涉及图片的制作和审核功能,审核人员需要在图片中进行标注,并说明存在的问题,标注过程中需要支持放大缩小,移动等交互,将业务剥离,这个需求,可以定义为实现一个图片标注功能。
被追尾了,严格来讲,就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
目录 4.4 编程实例——三角形与矩形变换及动画 4.4.1 自定义矩阵变换实例——三角形变换 4.4.2 OpenGL几何变换实例——矩形变换 4.4.3 变换应用实例——正方形旋转动画 4.4
OpenCV是一个计算机视觉和机器学习的开源库。拥有2500+个优化算法——一套非常全面的既经典又最先进的计算机视觉和机器学习算法的集合,具备很多接口,包括Python,Java,C++和Matlab。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
根据示范代码1,使用OpenGL平移、旋转、缩放变换函数来改写代码实现所要求的功能。示范代码1的代码运行结果为图1。
对于每一幅相机得到的特定物体的图像,我们可以在摄像机系统上用旋转和平移来描述物体的相对位置。如下图。
APP 在渲染视图时,需要在坐标系中指定绘制区域。这个概念看似乎简单,事实并非如此。
在上一篇博客中,介绍了有关CGPath绘制路径的相关方法,其中在View视图的drawRect方法中,已经使用过上下文将Path路径绘制到当前视图上,上一篇博客只是抛砖引玉,本片博客将更深入的介绍下有关上下文的更多内容。关于接胡搜啊CGPath应用的博客地址如下:
上一篇《PaddleOCR C++动态库编译及调用识别(一)》中把PaddleOCR的动态库编译完也调用成功,也考虑了几个可以优化的方法,本来也是想按自己的想法做的优化,过程中也踩到了不少的坑,慢慢填吧。这篇文章算是做了一个踩坑的记录。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引子 我根据一个矩形进行了各种角度旋转,就想通过绘制一个带方向的线段表示它,通过旋转矩阵很容易的获取了两个点坐标,但是很快遇到了一个新问题,怎么绘制那个箭头,就是带箭头的线段,OpenCV中的cv.line函数只支持绘制不带箭头的线段,于是我决定重复造轮子 手动版实现带箭头的线段绘制 因为我知道opencv有个函数是line无法支持绘制带箭头的直线,于是网上一通猛搜,发现一个哥们博客写OpenCV3如何绘制带箭头的线
OpenCV实现人脸对齐 一:人脸对齐介绍 在人脸识别中有一个重要的预处理步骤-人脸对齐,该操作可以大幅度提高人脸识别的准确率与稳定性,但是早期的OpenCV版本不支持人脸Landmark检测,因此一
寄语:本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习,以最常用的平移和旋转为例,帮助大家梳理几何变换的概念和应用,并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
很多刚刚接触SLAM的小伙伴在看到李群和李代数这部分的时候,都有点蒙蒙哒,感觉突然到了另外一个世界,很多都不自觉的跳过了,但是这里必须强调一点,这部分在后续SLAM的学习中其实是非常重要的基础,不信你看看大神们的论文就知道啦。
碰撞检测常用于游戏开发,通过碰撞检测判断前面是否有障碍物以及两个物体是否发生碰撞,根据检测的结果做出不同的处理。
最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理,在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能,这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。
在上一个教程中,我们从模型空间到屏幕渲染了一个立方体。 在本教程中,我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。
机器人电动伺服驱动系统是利用各种电动机产生的力矩和力,直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构。 对工业机器人关节驱动的电动机,要求有最大功率质量比和扭矩惯量比、高起动转矩、低惯量和较宽广且平滑的调速范围。特别是像机器人末端执行器(手爪)应采用体积、质量尽可能小的电动机,尤其是要求快速响应时,伺服电动机必须具有较高的可靠性和稳定性,并且具有较大的短时过载能力。这是伺服电动机在工业机器人中应用的先决条件。 一、机器人对关节驱动电机的主要要求规纳如下 1.快速性 电动机从获得指令信
上个月,百度飞桨团队开源了其最新SOTA通用检测模型——PP-YOLOE+,COCO数据集精度达54.7mAP,其l版本相比YOLOv7精度提升1.9%,V100端到端(包含前后处理)推理速度达42.2FPS,文章回顾请戳:
平面刚架的内力图绘制 绘制平面刚架(桁架)的变形图及内力图就是一系列数据的可视化过程。内力是基于杆的位置的函数,由一系列的离散点组成矩阵
(1)阅读实验原理,运行示范实验代码,掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法;
教程 OpenGLES入门教程1-Tutorial01-GLKit 这次的是shader编译链接、glsl入门和简单图形变换。 OpenGL ES系列教程在这里。 OpenGL ES系列教程的代码
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