简介   使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是所要求最小外接矩形的点集数组或向量,这个点集不定个数.   cv2.minAreaRect(points) → retval 参数说明: points :是findCountours得到的contour 使用 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("test.jpg",0) _,conto

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

来源:旋转卡壳法求点集最小外接矩形(面积)并输出四个顶点坐标 BZOJ又崩了,直接贴一下人家的代码. 代码: #include"stdio.h" #include"string.h" #include"math.h" #define M 50006 #define eps 1e-10 #include"stdlib.h" #define inf 999999999 typedef struct node { double x,

前一篇画出了最小外接矩形,但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的 如图1是一个信号的雨图,被矩形框分割成了多个小框: 需要合并矩形框达到的效果: 主要思想: 扫描两次最小外接矩形,第一次扫描出的矩形是图一的小矩形,遍历vector指定一个合并最大距离(假设是80),达到指定距离使用画矩形函数将这两个矩形占据的组合区域染成实心矩形. 第二次扫描直接扫描之前画的实心矩形图确定最终边框 过程图 膨胀处理和像素翻转: 代码: #include "core/core.h

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

1.寻找轮廓 api void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() 各个参数详解如下: Image表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出.Canny输出.inRange输出.自适应阈值输出等. Contours获取的轮廓,每个轮廓

上一篇中的方法存在的问题是矩形框不够精确,而且效果不能达到要求 这里使用凸包检测的方法,并将原来膨胀系数由20缩小到5,达到了更好的效果 效果图: 效果图: 代码: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using

\(\color{#0066ff}{题目描述}\) 给定n(>0)二维点的笛卡尔坐标,编写一个程序,计算其最小边界矩形的面积(包含所有给定点的最小矩形). 输入文件可以包含多个测试样例.每个测试样例从包含一个正数的行开始. 整数N(<1001),表示该测试样例中的点的数量.接下来的n行各包含两个实数,分别给出一个点的x和y坐标.输入最后包含一个值为0的测试样例,该值必须不被处理. 对于输入中的每个测试样例都输出一行,包含最小边界矩形的面积,小数点后四舍五入到第四位. \(\color{#006

程序没有写完整,大概功能就是实现了,希望大家分享学习,把他改对 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影

一.简介 二.外接矩形的查找绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //外接矩形的查找绘制 Mat srcImg =imread("E://12.jpg"); imshow("src",srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //原图备份 cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); /

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; void find_centrepoint(Mat image, Point &centrepoint, RotatedRect &

主要用到函数说明: _DMxDrawX::GetMcDbDatabaseBound 返回当前图纸的最小外包矩形框,详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE* pLbx 返回最小外包矩形框左下角X值 DOUBLE* pLby 返回最小外包矩形框左下角Y值 DOUBLE* pRtx 返回最小外包矩形框右上角X值 DOUBLE* pRty 返回最小外包矩形框右上角Y值 js代码实现如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 var pRet =mxOcx.Call("Mx_Ge

LeetCode939最小面积矩形 给定在 xy 平面上的一组点,确定由这些点组成的矩形的最小面积,其中矩形的边平行于 x 轴和 y 轴. 如果没有任何矩形,就返回 0. Input [[1,1],[1,3],[3,1],[3,3],[2,2]] Output 4 hint 1 <= points.length <= 500 0 <= points[i][0] <= 40000 0 <= points[i][1] <= 40000 所有的点都是不同的. 题目大意 给许多

在大规模战争中,后勤补给是重中之重,为了尽最大可能满足前线的物资消耗,后勤部队必然要充分利用每条运输网.与此同时,交战双方也想要以最小的代价切断敌军的补给,从而使敌军处于孤立无援的境地.在古今中外的各种重大战役中,上演了一幕幕补给线上的攻防战. 甲军的运输路线 假设甲.乙两军正在交战,图8.17是甲军的补给运输网,其中t是甲军的前沿阵地,s是后勤大营,每条边是一条公路,边上的数字代表公路的宽度. 如果甲军想要尽最大努力供应前线的消耗,应该怎样设计运输路线? 这个问题很容易规约成网络流模型,使用下

根据我看的博客,fitEllipse返回的外接矩形(假设为box),对应椭圆的相应参数: box.size.width 和box.size.height对应椭圆的长轴和短轴: box.center对应椭圆的中心: box.angle对应椭圆的旋转角度. 参考: opencv中的椭圆拟合 opencv椭圆拟合

寻找包裹轮廓的最小正矩形:boundingRect 函数 返回矩阵应满足:① 轮廓上的点均在矩阵空间内.② 矩阵是正矩阵(矩形的边界与图像边界平行). Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. 代码示例: #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int ma

例如:进入1.2.3,4,5,6.7.8此8数字,最小的4图的1,2,3,4. 思路1:最easy想到的方法:先对这个序列从小到大排序.然后输出前面的最小的k个数就可以.假设选择高速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 注:针对不同问题我们应该给出不同的思路.假设在应用中这个问题的规模不大.或者求解前k个元素的频率非常高,或者k是不固定的. 那么我们花费较多的时间对问题排序.在以后是使用中能够线性时间找到问题的解,整体来说,那么思路一的解法是最优的. 思路2:在思路1的基础上更进一