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如何给一个不规则物体计算它的圆形度
EvenLee
2003-05-13 08:49:38
小弟在进行一个台风方面的项目,
遥感图象处理后,得到各云团,
有台风云团,更多的是非台风云团,
圆形度是台风云团的一个很重要的指标,
但由于形状的极度不规则,
公式 4×Pi×面积/周长的平方 在这里基本无效
至今没有想出一个很好的圆形度公式
还请指教
有兴趣的话,我可以发几张云图给大家看看
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如何给一个不规则物体计算它的圆形度
小弟在进行一个台风方面的项目, 遥感图象处理后,得到各云团, 有台风云团,更多的是非台风云团, 圆形度是台风云团的一个很重要的指标, 但由于形状的极度不规则, 公式 4×Pi×面积/周长的平方 在这里基本无效 至今没有想出一个很好的圆形度公式 还请指教 有兴趣的话,我可以发几张云图给大家看看
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EvenLee
2003-05-18
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没那么pp
EvenLee
2003-05-17
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crazy , 你有别的信想吗?
另外,其他的信件已发出,请查收。
我现在用的一种方法是
对云团进行横向扫描,求最大横向距离width,纵向扫描,求最大纵向距离height,再求最大距离maxLength,再(width+height)/maxLength
对一些样本进行了测量,效果凑合
欢迎指教
thundered
2003-05-17
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给我也发一个,thundered@sohu.com如何?
分行理论中好象有一个计算Box维度的方法,现在的分形研究一般都是对某某海岸等等不规则曲线计算这个Box维度,然后用其表怔这个不规则曲线的复杂程度,
但是如何将分形的计算方法和曲线不规则程度和圆形度联系起来呢?
这里其实就是两个命题:
(1) 圆是规则曲线,而类圆可以认为是某种不规则曲线,那么如果定义对圆的某种测度为一个常量C,那么类圆的这种侧度就趋进于C-或C+?
(2) 这个侧度接近C的程度是否和类圆的类圆性保持一种单调关系?
还有楼上的说用外接圆,那么在暂时不考虑有一些噪声点引起的干扰外,从理论上分析,以下命题估计是可以成立的
(3) 所有顶点都在一个圆周上的凸多边形的圆形度和其面积呈单调关系。
这是最强的条件了,除此之外,比较弱一点的命题是也可以是非凸多边形,情况就比较复杂了。
另外,有一点可能需要提到,就是对于原始的分割后的图像,估计需要先做一些裁减,把一些干扰的奇异点先去掉,这样就可以减少比如区域外的一条直线对于区域计算的误差的影响了。也就是先对区域边缘进行一次平滑。
还有对于区域内部的空洞,其实如果不是和区域边缘连通的话,就应该将其忽略。
当然你提出的将类园性细分为类园性,类环性和类螺旋线性是有一定道理的,但是这些也不是普适的,是针对某一个具体的问题的,比如在云图这样的一个应用中,环状云图和巨风有一定关联,或园状云图和台风有一定的关联,等等,这样就需要细分了,关键是看具体问题的需求而定。
wrcluomo
2003-05-17
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也给我发一个看看。power5318@sina.com
crazy_lazy_pig
2003-05-17
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算了,看不到也罢,是不是跟电视台的气象预报上看到的差不多?
crazy_lazy_pig
2003-05-16
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还是没收到啊,天啊,看来收不到了,我的每个单词中间是下画线的,你的确输对了吗?
EvenLee
2003-05-16
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Crazy_lazy_pig, 重新发了一次,请查收
圆形度,和圆近似的程度
诸位有没有用分形理论处理过
dlings
2003-05-16
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问个弱弱的问题,什么是圆形度
wqs6
2003-05-16
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学习一下!
crazy_lazy_pig
2003-05-15
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没收到啊,是不是发错了。
我的信箱可是:crazy_lazy_pig@sohu.com
是“pig”可不是“dog”
EvenLee
2003-05-15
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crazy_lazy_dog , 已经给你发了,没受到云图吗?
我信箱没有传输错误提示
EvenLee
2003-05-14
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外接圆很受启发,多谢!
面积率我也想到了,
不过,
1 云团并不是实心的,有黑洞
2 有些云团仅仅是由它的分支从而使得云团在外观上具有很大的圆形度,然而实际上它的面积比还是比较小的.
crazy_lazy_pig
2003-05-14
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好啊,好啊,鄙人对云图很是感兴趣,你发我几张吧: crazy_lazy_pig@sohu.com
另外我在你《如何求取不规则物体轮廓线上两点之间的最大距离》中做了一定的回答,那里我不但找出这个最大距离,同时也找出了能覆盖这个图形的最小圆,不妨定义圆形度为云图面积与这个圆的面积之比。
wrcluomo
2003-05-14
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别用圆形度计算,用面积率计算。
面积率=实际面积/最小外接圆面积。
你求出最大直径后求它的面积用实际面积除以它。接近1的为圆。如何?
两个我也都作了回答。有他的分别少了我的呀。哈哈
crazy_lazy_pig
2003-05-14
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还是给几张云图看看吧,不然感官不同,很难找到感觉,无法给出较合理的定义。
看到你所描述的,我只能理解成:类圆度(当然是用我原始的方法,尤其是落木刚发的更好)、类环度、类螺旋度等定义替代。具体如何定义还无从下手
wrcluomo
2003-05-14
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可以进行孔隙填充。
再说只要把边接提出来就可以计算整个面积包括黑洞。
EvenLee
2003-05-13
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up
图像定位软件
基于opencv的模板匹配,结合了灰
度
与轮廓的双向求形似
度
,可以对要求不是很复杂的场合,如已知图像中存在的目标,通过模板来定位其中心坐标,目标的轮廓不很复杂,与背景的对比
度
明显的情况下,该软件能很稳定可靠的找到匹配位置。另外对于规则的目标
物体
,如类似于矩形、
圆形
、椭圆、三角形等规则的
物体
,也能精确定位。定位的精
度
为1pixel,时间复杂
度
通常在20ms,可输出匹配中心、匹配相似
度
,但唯一遗憾的是不能输出旋转角
度
。要输出旋转角
度
,就得另外
计算
模板上特殊点到中心的几何距离,这样会增加匹配时间,可通过做几个模板来解决角
度
问题。 拟合圆、椭圆软件,能有效的拟合出图像中存在的
圆形
、椭圆行,能有效的抑制图像中存在的噪声,对应边缘并不平滑的形状,也能拟合出最近似的圆、椭圆。
OPhone平台2D游戏引擎实现——物理引擎
OPhone平台2D游戏引擎实现——物理引擎(一) OPhone平台开发, 2010-10-19 17:27:20 标签 : Ophone平台 2D 游戏 引擎 上一篇文章我们介绍了常见的各种游戏特效的实现,你现在可以很轻松的实现各种游戏中所需要的特效,但是,你可能已经意识到了,我们的游戏一般都需要进行碰撞检测,比如前面的火柴棍小人,我们需要检测子弹和敌人之间的碰撞;碰撞检测通常是游戏开发的难点,作为引擎必然少不了碰撞检测部分,这里我们还是按照cocos2d的构架,使用Box2d作为物理引擎,下面我们将通过在Ophone平台实现
一个
小游戏,来对Box2d物理引擎进行学习。 Box2d Box2D是
一个
用于游戏的2D刚体仿真库,它可以使
物体
的运动更加真实,让游戏场景看起来更具交互性。2D物理引擎能增强游戏世界中
物体
如多边形(砖块,三角形,多边形)的动作的真实感从而提高游戏质量。该引擎通过用户设定的参数如重力,密
度
,摩擦,弹性等参数
计算
碰撞,角
度
,力和动力等。这些
计算
需要大量的数学,物理等知识,如果有兴趣也可以下载其源码来研究。 Box2d同时也提供了各种语言环境的实现,由于Ophone平台使用java作为变成语言,所以我们将选择使用Box2d的java版JBox2d,这也将产生
一个
问题,JBox2D是用processing库来处理图像显示,所以Ophone平台上则不适用,在Ophone平台上的图像渲染主要包括两种:Canvas和Opengl ES,因此我们可以任选其中一种,这里为了配合我们的引擎实现,选择通过Opengl ES来作为渲染部分,这部分就需要我们自己来实现,其实我们也可以不使用其图像渲染部分,因为我们主要是使用Box2d来做物理检测,稍后我们会通过
一个
实例游戏来介绍。 另外,比较优秀的2D物理引擎还有Chipmunk,对于谁好谁坏,我们这里不去评价,如果要使用Chipmunk作为物理引擎会比Box2d稍微苦难一些,因为Chipmunk目前没有Java版本,所以只能通过JNI方式来使用,这就需要使用NDK来开发原生的C程序,使用C语言来做,效率要高很多,但是开发,调试的难
度
也将增加,有机会我们将可以介绍如何使用NDK来编写C程序,并同时整合Chipmunk物理引擎。 这里只是我们对Box2d的
一个
简单介绍,让大家明白其用处,关于更多详细信息,大家可以参考其官方网站http://www.box2d.org/,图12-1则是cocs2d中演示的Box2d物理引擎效果,学完这部分内容,你也可以很轻松将其运行在Ophone平台上。 图12-1 cocos2d Iphone Box2d演示 图12-1中这每个方块都具有重力,摩擦力,碰撞检测规则,他们都处于同
一个
世界场景中,不必眼红Iphone开发者,下面就给大家看一下,我们在Ophone平台提供的示例物理小游戏。 在学习使用Box2D引擎之前,我们需要了解一下一些常用的概念: 刚体(rigid body) 一块十分坚硬的物质,它上面的任何两点之间的距离都是完全不变的。它们就像钻石那样坚硬。我们用
物体
(body)来代替刚体。 形状(shape) 一块严格依附于
物体
(body)的 2D 碰撞几何结构(collision geometry)。形状具有摩擦(friction)和恢复(restitution)的材料性质。 约束(constraint)
一个
约束(constraint)就是消除
物体
自由
度
的物理连接。在 2D 中,
一个
物体
有 3 个自由
度
。如果我们把
一个
物体
钉在墙上(像摆锤那样),那我们就把它约束到了墙上。这样,此
物体
就只能绕着这个钉子旋转,所以这个约束消除了它 2 个自由
度
。 接触约束(contact constraint)
一个
防止刚体穿透,以及用于模拟摩擦(friction)和恢复(restitution)的特殊约束。你永远都不必创建
一个
接触约束,它们会自动被 Box2D 创建。 关节(joint) 它是一种用于把两个或多个
物体
固定到一起的约束。Box2D 支持的关节类型有:旋转,棱柱,距离等等。关节可以支持限制(limits)和马达(motors)。 关节限制(joint limit)
一个
关节限制(joint limit)限定了
一个
关节的运动范围。例如人类的胳膊肘只能做某一范围角
度
的运动。 关节马达(joint motor)
一个
关节马达能依照关节的自由
度
来驱动所连接的
物体
。例如,你可以使用
一个
马达来驱动
一个
肘的旋转。 世界(world)
一个
物理世界就是
物体
,形状和约束相互作用的集合。Box2D 支持创建多个世界,但这通常是不必要的。 这里先给大家介绍就是让大家明白Box2d包括哪些内容,稍后对框架的介绍时就能更加容易理解,当然对于这些具体的功能,我们会在后面跟着示例代码一起学习。 Ophone Box2d 首先分析一下我们在Ophone平台上的Box2dDemo需要实现什么功能,首先我们将整个屏幕构建成
一个
盒子,然后再盒子中设置各种障碍,当我们触摸屏幕上任意位置时,就释放
一个
当前选择的
物体
,然后该
物体
将受到重力等因素的影响开始运动,直到最后静止下来。运行效果如图12-2所示。 图12-2 OphoneBox2d效果 屏幕中间的长条则是我们设置的障碍,而
圆形
和矩形都是我们在点击屏幕时要释放的
物体
,前面我们说过,JBox2d中的图形部分在Ophone中不能用,所以我们会专门介绍如何通过Opengl ES来对图形图像进行渲染,另外,该示例中的这些
物体
都是通过纹理映射来将图片映射到四边形上。为了大家能掌握图形系统相关内容,我们还实现了
一个
功能,玩家可以自己设置障碍,只需要点击Menu中,选择"编辑模式"就可以进入障碍编辑状态,如图12-3所似。 图12-3 障碍编辑状态 当障碍编辑完成之后再次选择编辑模式,则恢复到游戏中,此时我们所编辑的这些障碍都会正常的运行。当然该过程我们并没有使用引擎来完成,目的在于让大家更清楚渲染的原理,以及代码能够更多的重用,也就是说,大家可以直接拷贝代码到需要的游戏中去即可。同时大家也能掌握很多Opengl ES的相关知识。 Ophone平台如何使用JBox2d 要使用JBox2d我们首先需要获得其源码或者jar包,这个就不用多说了,知道其官方网站下载即可,这里我们下载了
一个
完整版本jbox2d-2.0.1-full.jar,让后将其放入我们所建立OphoneBox2d工程的lib文件夹下,JBox2d中大致包含了如图12-4所示的一些包: 图12-4 JBox2d结构图 其中org.jbox2d.collision比较重要,主要负责处理碰撞相关,包括对一些多边形的实现,这里所说的多边形主要是一些数据,比如多边形的位置,大小,重力,形状,质量等属性;org.jbox2d.common包主要用来设置一些全局的属性(Setting.java),调试时所使用的颜色(Color3f.java),以及其他的一些数学相关的内容,因为我们说了Box2d他主要不是来做渲染的,但是有时候我们需要知道所设置的这些
物体
是否正确,进行调试,就需要绘制这些简单的图形,并显示出来,供我们调试;org.jbox2d.dynamics包主要负责动力学相关的内容,下面是常见的功能包描述。 org.jbox2d.collision包 AABB:AABB坐标 OBB:OBB坐标 ContactID:接触ID ContactPoint:接触点 ManifoldPoint:繁殖点 Segment:线段 Shape:外形基类 ShapeDef:外形定义基类 CircleDef:圆外形定义 CircleShape:圆外形 FilterData:碰撞过滤器 MassData:质量运算器 PolygonDef:多边开定义 PolygonShape:凸多边形 org.jbox2d.common包 Color3f:调试绘图颜色 Settings:全局设置 Mat22:2*2 矩阵 Sweep:碰撞描述 Vec2:向量(x ,y) XForm:坐标转换,平移或旋转 标准的版本中还会存在Mat33表示3*3的矩阵和Vec3向量(x,y,z),该java版本中没有出现这些。 org.jbox2d.dynamics包 Body:刚体或叫
物体
BodyDef:刚体定义 BoundaryListener:世界边界侦听 ContactFilter:继承这个类用来获取过滤碰撞 ContactListener:继承这个类用来获取碰撞结果 DebugDraw:调试绘图,用于调试 DestructionListener:关节或外形销毁时处理方法 World:物理世界 org.jbox2d.dynamics.contacts Contact:管理两个外形接触 ContactEdge:接触边用来连接多个
物体
和接触到
一个
接触表 ContactResult:记录接触结果 org.jbox2d.dynamics.Joints DistanceJoint:距离校正器 DistanceJointDef:距离连接定义 GearJoint:齿轮 GearJointDef:齿轮连接定义 Joint:连接基类 JointDef:连接定义基类 JointEdge:用于组合刚体或连接到一起.刚体相当于节点,而连接相当于边 MouseJoint:鼠标连接 MouseJointDef:鼠标连接定义 PrismaticJoint:棱柱连接 PrismaticJointDef:棱柱连接定义 PulleyJoint:滑轮连接 PulleyJointDef:滑轮连接定义 RevoluteJoint:旋转连接 RevoluteJointDef:旋转连接定义 org.jbox2d.testbed:主要是一些用来测试的程序 添加JBox2d到Ophone项目中 要在工程中使用JBox2d库,需要将JBox2d添加到工程中,添加方法如下: 右键单击工程,选择"Properties",进入项目Properties界面。 选择"Java Build Path",选择"Libraries"选项卡。 在点击"Add Jars..."按钮,添加Jar。 选择当前工程中我们之前放入lib文件夹中的jbox2d-2.0.1-full.jar文件,如图12-5所示,单击"确定"按钮即可。 图12-5 添加jbox2d-2.0.1-full.jar OphoneBox2d框架 现在工程的结构展开应该如图12-6所示。 图12-6 OphoneBox2d项目结构 其中实现该工程的文件如下: Box2dTest:工程Activity,入口 GameGLSurfaceView:游戏GLSurfaceView GLRenderer:Opengl es渲染器 DrawObject:使用Opengl ES来绘制常用图形(矩形,
圆形
) PhysicsWorld:物理世界场景 OphoneBox2d实现 开始分析代码之前,我们先确定一下需要准备的资源图片,从图12-2所示,我们可以看出,多少需要
一个
矩形和
一个
圆形
的图片(当然也可直接指定颜色绘制矩形和
圆形
),这里我们将使用图片来进行纹理映射,该工程所需要的纹理图片如图12-7所示。 图12-7 资源图片 Box2dTest实现 该类继承自Activity,将作为本程序的入口,授予我们是通过Opengl ES来渲染的,所以构建需要构建
一个
GLSurfaceView对象作为Opengl ES的窗口,然后通过setContentView函数来设置显示该窗口视图。然后分别在onPause和onResume函数中调用GLSurfaceView类的GLSurfaceView。当然这也是所有Opengl ES程序的渲染基础框架,所有的Opengl ES程序窗口都由GLSurfaceView来实现。具体实现入代码清单12-1所示。
计算
机进制转换
它的基数为2,进位规则是“逢二进一”,借位规则是“借一当二”,由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。当前的
计算
机系统使用的基本上是二进制系统,数据在
计算
机中主要是以补码的形式存储的。
计算
机中的二进制则...
基于opencv3.1库的JAVA源码
第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第
一个
Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第
一个
Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概述、安装及设定 42 2-2 关于OpenCV 3.0及3.1 43 2-3 使用Java开发OpenCV的缺点 45 2-4 OpenCV的下载及安装 45 2-5 Eclipse设定OpenCV开发环境 46 2-6 整合Java之Eclipse与OpenCV 49 2-7 开发第
一个
OpenCV程式 51 2-8 建立矩阵 52 范例2-8-1 建立第
一个
opencv的矩阵,使用阵列 53 范例2-8-2 建立opencv的Mat矩阵方法2 55 范例2-8-3 方法3以单一元素指定 56 范例2-8-4 方法4全部以同一元素指定 57 范例2-8-5 方法5以个别单一元素指定 58 范例2-8-6 方法6以1维阵列指定建立 59 第3章 OpenCV基础数学
计算
60 范例3-1-1 矩阵的线性代数
计算
1 60 范例3-1-2 矩阵的矩阵线性代数
计算
2-加减乘除处理 62 范例3-1-3 矩阵的矩阵线性代数
计算
3 65 范例3-2-1 矩阵的统计方面
计算
1 68 范例3-2-2矩阵的统计方面
计算
2 69 范例3-3-1 矩阵其他数学
计算
72 第4章 影像基本输出输入处理 78 范例4-1-1 Opencv读取写入练习 79 范例4-1-2 Opencv读取影像并显示至视窗 81 范例4-1-3 Opencv读取影像显示至视窗-版本2 84 范例4-1-4影像储存压缩品质选择 87 范例4-2-1 Opencv使用webcam拍照,并存放置资料匣 89 范例4-2-2 使用webcam拍照明亮版-并存放影像在资料匣 90 范例4-2-3 使用webcam读取动态影像至Java Swing视窗 91 范例4-2-4 使用webcam读取动态影像至Java Swing视窗2 92 范例4-2-5 手动拍照 94 范例4-2-6 使用webcam录制影片档 96 范例4-2-7 使用xuggle录制电脑画面 99 范例4-2-8 使用Opencv API录制影片档案 102 范例4-3-1 Opencv API拨放影片档案,使用Panel 104 范例4-3-2 Opencv API拨放影片档案,不使用Panel 105 范例4-4-1从IPCam读取网路串流影像 107 范例4-4-2从IPCam拍摄照片 108 第5章 影像基本处理 109 范例5-1-1使用ConvertTo调整影像明亮
度
109 范例5-1-2使用ConvertTo及GUI元件调整影像明暗
度
110 范例5-1-3使用addWeighted及GUI元件调整影像明亮
度
111 范例5-1-4改变影像的每1个像素调整影像明亮
度
112 范例5-2-1全彩图转灰阶图 113 范例5-3-1影像颜色相反,使用Bitwise_xor 114 范例5-3-2影像颜色相反,使用subtract 115 范例5-3-3影像颜色相反,使用Bitwise_not 116 范例5-4-1模糊处理-使用Gaussian高斯函数及GUI元件 116 范例5-4-2修正5-4-1高斯模糊的异常 117 范例5-4-3模糊处理-使用median函数及GUI元件 118 范例5-4-4模糊处理-使用BoxFilter函数及GUI元件 119 范例5-5-1 Threshold-使用临界值函数及GUI元件 122 范例5-5-2 AdaptiveThreshold-使用自适临界值及GUI元件 128 范例5-6-1 Sharpness锐利化处理 130 范例5-6-2锐利化处理,使用GUI元件 131 范例5-7-1 影像合并/融合处理处理,使用GUI元件 131 范例5-8-1 影像缩放-使用Gaussian高斯金字塔及GUI元件 133 范例5-8-2影像缩放-使用resize使用GUI元件 135 范例5-8-3 影像延展效果-使用resize使用GUI元件 136 范例5-8-4影像缩放-使用getRotationMatrix2D及GUI元件 137 范例5-9-1影像旋转以90
度
*n为主-使用remap及 GUI元件 138 范例5-9-2影像旋转以90
度
*n为主-使用Flip及 GUI元件 140 范例5-9-3 影像可任意角
度
旋转缩放使用 GUI元件 141 范例5-10-1 影像扭曲倾斜处理使用GUI元件 143 范例5-11-1 灰阶影像对比强化处理并GUI显示 147 范例5-11-2 影像强化对比效果,使用均衡化直方图 149 范例5-11-3 RGB彩色强化对比效果,使用均衡化直方图及融合 150 范例5-11-4 YUV彩色强化对比效果,使用均衡化直方图及融合 151 范例5-12-1 影像梦幻沙龙处理使用GUI显示 152 范例5-13-1 影像各式颜色空间转换于GUI显示 154 范例5-14-1 影像堆叠 155 范例5-15-1 影像马赛克处理 157 范例5-16-1 影像添加外框 158 范例5-17-1合并两个影像 160 范例5-17-2合并两个影像,使用
不规则
形状 161 第6章 使用核矩阵进行影像处理 165 范例6-1-1 Mean filter处理 165 范例6-2-1 Prewitt Filter处理 167 范例6-3-1 Laplacian Filter处理1 170 范例6-3-2 Laplacian Filter处理2 171 范例6-3-3 Laplacian Filter灰阶影像处理 173 范例6-3-4 Laplacian Filter使用核矩阵 173 范例6-4-1 Sobel Filter使用核矩阵 175 范例6-4-2 Sobel Filter处理使用内建API 176 范例6-4-3 Sobel Filter处理使用内建API2 178 范例6-5-1 Frei Chenn Filter处理 180 范例6-6-1 Scharr Filter使用核矩阵 180 范例6-6-2 Scharr使用API 181 范例6-7-1 Robinson Filter处理 182 范例6-8-1 Kirsch Filter处理 184 范例6-9-1 Emboss浮雕处理 186 范例6-10-1 创造自己的filter 187 范例6-11-1 SqrBoxFilter处理 188 第7章 绘图 190 范例7-1-1 画线 190 范例7-2-1 画点 191 范例7-3-1 画圆 191 范例7-4-1 画椭
圆形
192 范例7-4-2 椭圆内近似多边形练习 194 范例7-5-1 填补凸多边形练习 195 范例7-6-1 多边形绘图(填满)练习 196 范例7-6-2 多边形填充使用滑鼠练习 197 范例7-7-1中空多边形绘图练习 198 范例7-8-1 输入文字练习 200 范例7-8-2 输入文字使用中文练习 202 范例7-8-3浮水印练习 205 范例7-9-1 矩形练习 206 范例7-9-2 判断A矩形是否有在B矩形内 207 范例7-10-1 综合应用:直方图统计练习 208 范例7-11-1 颜色洪水填充处理练习1 211 范例7-11-2 颜色洪水填充处理练习2 213 范例7-11-3 颜色洪水填充处理3-重拾小朋友填色乐趣. 214 范例7-12-1 综合练习:使用
一个
最小矩形包含一堆点 215 范例7-13-1 综合练习:使用
一个
最小矩形包含一堆矩形 216 范例7-14-1 综合练习:使用
一个
矩形撷取影像区块 218 范例7-14-2综合练习:中空多边形绘制使用滑鼠 220 范例7-14-3综合练习:使用多边形撷取
不规则
影像区块1 222 范例7-14-4 综合练习:使用多边形撷取
不规则
影像区块2 227 范例7-14-5 综合练习:使用多边形撷取影像贴至另一影像 228 范例7-15-1箭头练习 232 范例7-16-1 特殊符号练习 233 范例7-17-1 立体浮雕制作 235 第8章 进阶影像处理 241 范例8-1-1 Erosion腐蚀处理练习 241 范例8-2-1 Dilation膨胀处理练习 242 范例8-3-1 其他形态学变换处理练习 244 范例8-4-1 Canny边缘检测处理练习1 246 范例8-4-2 Canny边缘检测处理练习2 248 范例8-5-1 卡通化处理1,整合模糊及Canny 249 范例8-5-2 卡通化处理2 252 范例8-5-3 卡通化及线条Live版 253 范例8-6-1 抠出背景处理练习 254 范例8-7-1聚光灯效果处理练习 256 范例8-9-1 分水岭演算法Watershed处理练习 258 范例8-10-1 油画效果处理练习 261 范例8-11-1 多种色调处理练习 262 范例8-12-1
圆形
转矩形处理练习 266 范例8-13-1 LogPolar极座标转换处理 267 第9章 强大相片类处理 270 范例9-1-1 影像修复功能处理练习 270 范例9-2-1 影像减色/脱色/降灰阶处理练习 272 范例9-3-1 消除杂点练习1 273 范例9-3-2 消除杂点练习2 274 范例9-3-3 消除杂点练习3 275 范例9-3-4 消除杂点练习4 276 范例9-4-1 HDR高动态范围成像练习 277 范例9-5-1 Seamless Cloning系列 Color Change练习 285 范例9-6-1 Illumination Change练习 287 范例9-7-1 Texture Flattening水彩化 288 范例9-7-2 水彩的世界-Live版 290 范例9-8-1 Seamless Cloning系列-澄清湖水怪无缝贴图 290 范例9-8-2 Seamless Cloning系列-背景练习 295 范例9-8-3 综合练习:使用多边形撷取无缝贴图实作练习 296 范例9-9-1 Non-Photorealistic Rendering非实感绘制-强化 300 范例9-10-1 非实感绘制系列-模糊影像边缘保留处理 301 范例9-11-1 非实感绘制系列-铅笔处理 302 范例9-12-1 非实感绘制系列-写实风格化 304 范例9-12-2 写实风格化Live版 305 范例9-13-1 具限制性对比
度
自适应直方图均衡CLAHE 306 范例9-14-1 影像形状自动校正 308 范例9-14-2 影像角
度
自动校正 311 第10章 检测 314 范例10-1-1 Hough Line霍夫线变换1 314 范例10-1-2 Hough Line霍夫线变换2 317 范例10-1-3线段检测 319 范例10-2-1 Hough Circle霍夫圆变换 321 范例10-2-2霍夫圆变换应用:距离量测使用Cam实作 324 范例10-2-3 综合应用-虚拟画笔Live版1 327 范例10-2-4 虚拟画笔Live版2 330 范例10-3-1 寻找轮廓 332 范例10-3-2 轮廓顺序表示法 334 范例10-4-1 寻找轮廓并且绘出外框矩形1 336 范例10-4-2 寻找轮廓并且绘出外框矩形2 338 范例10-4-3 多点绘出外框矩形1 341 范例10-4-4 多点绘出外框矩形2 342 范例10-4-5 多点绘出外框凸多边形 343 范例10-4-6 绘出多点外框
圆形
345 范例10-4-7 绘出多点外框椭
圆形
346 范例10-4-8 最近似外框多边形 347 范例10-4-9 绘出多点最适外框三角形 349 范例10-5-1寻找轮廓并且绘出外框
圆形
351 范例10-5-2寻找轮廓并且绘出外框椭
圆形
352 范例10-5-3寻找轮廓并且绘出外框三角形 354 范例10-6-1判断某点是否在凸边形的轮廓内 356 范例10-7-1
计算
轮廓的面积与周长 357 范例10-8-1使用匹配模板找出某物 359 范例10-8-2使用非匹配模板找出某物 363 范例10-8-3 修正使用匹配与非匹配模板找出某物 364 范例10-9-1 convexHull凸包处理 367 范例10-10-1 convexityDefects凸包缺陷 369 范例10-11-1颜色区域检测 373 范例10-12-1颜色辨识-反向投影1 377 范例10-12-2颜色辨识-反向投影2 379 范例10-12-3颜色辨识-反向投影3 380 范例10-13-1颜色辨识以RGB为主 381 范例10-13-2颜色辨识,使用HSV彩色空间 382 范例10-13-3影像颜色检测 384 范例10-14-1从webcam读取影像及判断HSV颜色值 385 范例10-14-2读取影像及调整HSV颜色值捕捉
物体
387 范例10-14-3
计算
生锈面积 389 范例10-15-1综合应用,辨识蓝色
圆形
物 390 范例10-15-2综合应用:辨识蓝色
圆形
物-增加膨胀以改良 393 范例10-16-1找出肤色Live版 395 范例10-16-2找出肤色Live改善版 396 范例10-17-1手势、手指数目辨识 397 范例10-17-2手势控制相机先比5后比Ya(2指)触发自动拍照 406 范例10-18-1 Xray效果及找到手掌心 407 范例10-18-2找到手掌心 Live版 410 范例10-18-3找到掌心与手指 Live版 411 范例10-19-1 空间矩、中心矩、标准中心矩及Hu不变矩 411 范例10-19-2比较两个形状 416 范例10-19-3比较两个影像,使用直方图比对法 419 范例10-19-4找出某物整合MatchTemplete与compareHist 422 范例10-20-1 找出合适的切线 425 范例10-20-2 众点找出合适的切线 428 范例10-21-1束绳检测是否断裂1 430 范例10-21-2束绳检测是否断裂2 432 范例10-21-3束绳检测是否断裂3 433 范例10-22-1束绳检测是否偏斜1 435 范例10-22-2束绳检测是否偏斜2 437 范例10-22-3束绳检测是否偏斜3 439 范例10-23-1 综合应用:找出趋势图最高点 441 范例10-24-1寻找两个矩形的交叉点 442 范例10-25-1 捕抓萤幕画面 444 范例10-25-2找出应用程式在萤幕的位置-我的Word在那里 446 第11章 特征点检测 450 范例11-1-1 Shi-Tomasi角点检测方法 450 范例11-1-2利用角点检测找出particle-Live版 452 范例11-2-1 Harris-Stephens边缘检测方法 453 范例11-3-1更精确的角点检测 454 范例11-4-1特征点检测
计算
457 范例11-5-1利用Features2D二维特征点寻找
物体
462 范例11-5-2利用二维特征点SURF+FLANN寻找
物体
-Live版 468 范例11-5-3利用Features2D寻找近似
物体
468 范例11-6-1利用二维特征点及Homography单映射寻找
物体
472 范例11-6-2利用二维特征点及单映射寻找
物体
Live版 476 范例11-6-3利用二维特征点及单映射寻找近似
物体
476 范例11-7-1客制化角点检测视窗 477 范例11-8-1寻找出棋盘格 480 范例11-8-2寻找出棋盘格Live版 483 范例11-9-1矫正镜头畸形 483 范例11-9-1利用矫正镜头制造艺术化扭曲影像 487 第12章 运动追踪motion tracking 489 范例12-1-1补捉动静Live版 489 范例12-2-1使用HOG特征进行行人检测 491 范例12-2-2行人检测Live版 494 范例12-3-1 Lucas-Kanade光流 494 范例12-3-2 Farneback光流 499 范例12-4-1使用MOG特征进行行人检测 502 范例12-4-2 MOG特征进行行人检测Live版 504 范例12-4-3使用KNN特征进行行人检测 505 范例12-4-4 KNN特征进行行人检测Live版 506 范例12-5-1使用Meanshift均值偏移寻找
物体
Live版 507 范例12-6-1使用CamShift人脸追踪Live版 509 范例12-7-1 Kalman Filter滤波,随机乱跑Live版 512 范例12-7-2 Kalman Filter滤波,追踪蓝色
圆形
Live版 516 范例12-8-1更新运动历史图像Live版 517 第13章 Machine Learning机器学习 523 范例13-1-1人脸辨识 524 范例13-1-2人脸辨识Live版 527 范例13-1-3人脸辨识含眼鼻Live版 527 范例13-1-4人脸眼鼻快速辨识Live版 529 范例13-1-5 整合应用:检测到眼睛自动添加眼镜Live版 531 范例13-1-6检测到眼睛自动添加半透明眼镜Live版 534 范例13-1-7检测行人 535 范例13-1-8检测车辆 537 范例13-1-9 DetectMultiScale3参数测试 538 范例13-1-10
计算
车流量 540 范例13-1-11 侦测RJ45网路头Live版 542 范例13-2-1 电脑小手写板程式Live版 549 范例13-2-1a手写数字的资料库 552 范例13-2-1b鸢尾花资料库 555 范例13-3-1常态贝叶斯分类器预测鸢尾花数据集 560 范例13-3-2常态贝叶斯分类器-预测手写数字 561 范例13-3-3常态贝叶斯分类器-预测手写数字Live版 563 范例13-4-1决策树Decision Trees预测鸢尾花数据集 565 范例13-4-2决策树-预测手写数字 569 范例13-4-3决策树-预测手写数字Live版 571 范例13-5-1最大期望值EM-预测鸢尾花数据集 572 范例13-5-2最大期望值-预测鸢尾花数据集二元分类 576 范例13-5-3最大期望值-预测鸢尾花数据集3类修改版 578 范例13-5-4最大期望值-预测手写数字 581 范例13-5-5最大期望值-预测手写数字(二元分类) 583 范例13-5-6最大期望值-预测手写数字Live版 586 范例13-6-1 Logistic回归-预测鸢尾花数据集 586 范例13-6-2 Logistic回归-预测手写数字 590 范例13-6-3 Logistic回归-预测手写数字,调整参数 593 范例13-6-4 Logistic回归-预测手写数字Live版 593 范例13-7-1 KNN-预测鸢尾花数据集 594 范例13-7-2 KNN-预测鸢尾花数据集2 597 范例13-7-3 KNN-预测手写数字 600 范例13-7-3 KNN-预测手写数字Live版 602 范例13-7-5 KNN-分类练习 602 范例13-8-1 随机森林-预测鸢尾花数据集 604 范例13-8-2随机森林-预测手写数字 607 范例13-8-3 随机森林-预测手写数字Live版 609 范例13-9-1 Boost分类-预测鸢尾花数据集 609 范例13-9-2 Boost分类-预测鸢尾花数据集2 612 范例13-9-3 Boost-预测手写数字 615 范例13-9-4 Boost-预测手写数字Live版 617 范例13-10-1 类神经网路-初声试啼小练习 618 范例13-10-2 类神经网路-预测鸢尾花数据集 623 范例13-10-3类神经网路-预测手写数字 625 范例13-10-4类神经网路-预测手写数字Live版 627 范例13-11-1 SVM-预测鸢尾花数据集 627 范例13-11-2 SVM预测手写数字 631 范例13-11-3 SVM预测手写数字Live版 633 范例13-11-4 SVM分类练习于2D平面 633 范例13-12-1 Kmean(K均值)简单分类 636 范例13-12-2 Kmean 1维数据分类 640 范例13-12-3 Kmean 2维数据分类 643 范例13-12-4 Kmean 应用于影像处理-减色处理 646 范例13-12-5 Kmean预测分类-鸢尾花数据集 648 范例13-12-6 Kmean预测分类-手写数字数据集 650 范例13-12-7 Kmean预测分类-手写数字Live版 652 范例13-13-1马氏距离 654 范例13-13-2马氏距离使用于-鸢尾花数据集 656 范例13-13-3马氏距离使用于-手写数字数据集 657 范例13-13-4修改马氏距离使用于-手写数字数据集 660 范例13-13-5修改马氏距离使用于-鸢尾花数据集 665 范例13-13-6修改版马氏距离使用于-预测手写数字Live版 666 范例13-14-1主成份分析PCA 671 范例13-14-2鸢尾花数据集使用PCA降维 673 范例13-14-3鸢尾花数据使用PCA降维整合Kmean聚类处理 675 范例13-14-4鸢尾花数据使用PCA降维整合Knn分类处理 678 范例13-14-5手写数字集使用PCA降维整合Kmean聚类处理 680 范例13-14-6 手写数字集使用PCA降维整合KNN及SVM分类 682 范例13-14-7 改善手写数字集使用PCA降维整合KNN及SVM 685 范例13-14-8 改善鸢尾花数据使用PCA降维整合KNN分类 689 范例13-14-9个人人脸辨识整合PCA与SVM
计算
690 范例13-14-10个人人脸辨识整合PCA与LibSVM
计算
694 范例13-15-0车牌辨识 699 范例13-15-1 Java呼叫外部命令Tesseract字符识别引擎 701 第14章 其它功能与整合效果 703 范例14-1-1离散傅立叶转换 703 范例14-2-1视差(视角不对称)使用BM 706 范例14-2-2视差(视角不对称)使用SGBM 708 范例14-3-1综合应用:虚拟钢琴Live版 710 范例14-4-1平面细分割使用Subdiv2D 711 范例14-4-2综合练习,平面细分割使用Subdiv2D应用于人脸 715 范例14-4-2综合练习,平面细分割应用人脸Live版 718 第15章 发行Java应用程式 721 第16章 Opencv与Web整合 723 范例16-1-1 Hello Opencv 723 范例16-1-2 利用opencv显示影像 726 范例16-1-3在Web上模糊处理 729 范例16-1-4 jsp应用模糊处理 730 附录A Opencv Mat资料结构列表 734 附录B Opencv色彩空间转换资料格式列表 736 附录C Iris鸢尾花数据集 743 附录D Opencv Java开发异常说明 748 附录E Opencv for Java 2.4.12与3.1差异 749 附录F Opencv相关网址 754
非规则
物体
测量
根据单幅深
度
图,
计算
目标非规则
物体
的体积,即非规则
物体
的最小外接立方体。 首先读入深
度
图和相机内参,对深
度
图进行下采样并转为点云。进行平面拟合,拟合出地面方程,
计算
地面点云占总点云的比例。 若地面点云占比小于0.2,认为拍摄地面过小,测量失败,此时可以调整拍摄角
度
和距离,保证能拍到一定面积的地面; 若地面点云占比大于等于0.2小于等于0.5,则重新拟合平面,确定地面方程; 地面点云占比大于0.5,则认为第一次拟合的地面方程比较可靠,直接确定地面方程。 然后将原始分辨率深
度
图转为点云,根据地面方程确定地面点云
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