opencv计算轮廓重心 目录 一、轮廓发现 1、轮廓发现(find contour in your image) 的含义 2、相关的API 以及代码演示 二、凸包 1、凸包(Convex Hull)的含义 2、Graham扫描算法- 概念介绍 3、cv::convexHull 以及代码演示 三、轮廓周围绘制矩形和圆形框 一、轮廓发现 1、轮廓发现(find contour in your image) ...
opencv 获得重心 opencv重采样 本篇文章主要从两方面来讲opencv中图像几何变换中有关缩放、旋转的原理和使用方法。其中重采样只讲最邻近插值法和双线性插值法,并附上相关代码。 目录 一、重采样的原理 1.1 最邻近插值法 1.2 双线性插值法 二、重采样函数实现 三、仿射变换的部分代码实现及使用 四、.cpp文件具体代...
[out] center 重心坐标 * @retval 0 操作成功 * @retval -1 操作失败 * @note 输入图像是二值化图像 * @note xc=M10/M00, yc=M01/M00, 其中 Mx_order,y_order=SUMx,y(I(x,y)*x^x_order*y^y_order) */ static int aoiGravityCenter(IplImage *src, CvPoint ¢er) { //if(!src) // ...
(3)中心点(重心):通过图像矩计算得到的轮廓的中心点位置。可以用cv2.moments()计算得到。 (4)边界矩形:围绕着轮廓的边界矩形。最小的边界矩形和旋转的边界矩形分别可以用cv2.boundingRect()和cv2.minAreaRect()计算得到。 (5)凸包:包围轮廓的最小凸形状,可以用cv2.convexHull()计算得到。
* @param[out] center 重心坐标 * @retval 0 操作成功 * @retval -1 操作失败 * @note 输入图像是二值化图像 * @note xc=M10/M00, yc=M01/M00, 其中 Mx_order,y_order=SUMx,y(I(x,y)*x^x_order*y^y_order) */ static int aoiGravityCenter(IplImage *src, CvPoint ¢er) ...
# 以五角星的重心为原点,计算各点坐标 def get_star_point(r = 100): # 计算没一份的度数和内五边形的r pi_val = np.pi / 180 min_r = r * np.sin(18 * pi_val) / np.cos(36 * pi_val) # 外五边形的坐标 a = [0,r] b = [r * np.cos(18 * pi_val), r * np.sin(18 * pi...
param[in] src 输入的待处理图像 param[out] center 重心坐标 retval 0 操作成功 retval -1 操作失败 note 输入图像是二值化图像 note xc=M10/M00, yc=M01/M00, 其中 Mx_order,y_order=SUMx,y(I(x,y)*x^x_order*y^y_order)/ static int aoiGravityCenter(IplImage *src, CvPoint ...
利用OpenCV求取图像的重心 转自:http://blog.csdn.net/lxiaoxiaot/article/details/6539834 不规则区域的矩,表示把一个归一化的灰度级图像函数理解为一个二维随机变量的概率密度。 这个随机变量的属性可以用统计特征--矩(Moments)来描述。通过假设非零的像素值表示区域,矩可以用于二值或灰度级的区域描述。
数学坐标系和OpenCV的坐标系的Y轴相反,因此计算获得坐标点需要将Y轴取反; 计算坐标点是以五角星重心为原点,因此绘制时须根据实际情况移动原点。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2022-11-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 python ...