1.ellipse是函y函什么意思啊(c语言中ellispe是什么意思)
2.OpenCV图像处理|Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点
3.opencv 去背景，数源数矫正
4.cv工程师常用cv2算法+img_aug
5.OpenCV函数：提取轮廓相关函数使用方法

ellipse是函y函什么意思啊(c语言中ellispe是什么意思)

       GXF是是一间证券及商品交易公司,主要从事网上外汇买卖服务.GFX客户遍及全球,包括个人投资者,机构及基金经理.GFX受到最优秀业内人士一致推荐,皆因我们具有完整的监管记录及得到客户高度的赞赏.成为一个GFX客户就是跟一个在该行业历史最悠久的和公认的公司建立伙伴关系，GFX是数源数网上外汇及差价合约交易的先驱之一。

椭圆a分之2b的函y函平方是什么意思

       椭圆中|y|=a分之b方是y=±a分之b2这个是椭圆的准线方程。

       椭圆（Ellipse）是数源数天空表白网源码平面内到定点F1、F2的函y函距离之和等于常数（大于|F1F2|）的动点P的轨迹，F1、数源数F2称为椭圆的函y函两个焦点。其数学表达式为：|PF1|+|PF2|=2a（2a>|F1F2|）。数源数

       椭圆是函y函圆锥曲线的一种，即圆锥与平面的数源数截线。

       椭圆的函y函周长等于特定的正弦曲线在一个周期内的长度。

c语言中ellispe是数源数什么意思

       ellispe单词的意思是“椭圆”。该函数为绘图函数，函y函函数原型：BOOLEllipse(HDChdc,intnLeftRect,intnTopRect,nRightRect,intnBottomRect)；参数：hdc：设备环境句柄。

       nLeftRect：指定限定矩形左上角的X坐标。

       nTopRect：指定限定矩形左上角的Y坐标。

       nRightRect：指定限定矩形右下角的X坐标。

       nBottomRect：指定限定矩形右下角的Y坐标。

       返回值：如果函数调用成功，返回值非零；如果函数调用失败，返回值是0。

cad中from是什么快捷键

       在AutoCAD中，from并不是一个预设的快捷键。在AutoCAD中，当您需要绘制新的java量化交易源码几何图形时，可以使用以下快捷键：

       1.绘制线段（Line）：在AutoCAD中，按"L"键。

       2.绘制多段线（Polyline）：按"PL"键。

       3.绘制矩形（Rectangle）：按"REC"键。

       4.绘制正多边形（Polygon）：按"POL"键。

       5.绘制圆（Circle）：按"C"键。

       6.绘制圆弧（Arc）：按"A"键。

       7.绘制椭圆（Ellipse）：按"ELLIPSE"键。

       8.绘制弧长（ArcLength）：按"AL"键。

       9.绘制椭圆弧（EllipseArc）：按"EL"键。

       .绘制样条曲线（Spline）：按"SPL"键。

       .绘制圆环（Ring）：按"R"键。

       .绘制点（Point）：按"P"键。

       这些快捷键可以帮助您在AutoCAD中绘制各种类型的几何图形。如果您需要绘制其他类型的图形，请尝试使用其他快捷键或在AutoCAD的帮助文件中查找相应的命令。

       好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的ellipse是什么意思啊和c语言中ellispe是什么意思问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！

OpenCV图像处理|Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点

       Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点

       通过Python的OpenCV库，可以方便地计算图像中轮廓的面积和周长，并且能够清晰地显示轮廓的极点。以下为实现此功能的印尼工厂溯源码完整代码。

       首先，通过函数解析来理解代码中关键步骤的含义：

       1、cv2.contourArea()函数用来计算轮廓的面积。

       2、cv2.arcLength函数用于计算轮廓的周长。

       3、left = tuple(ct[ct[:, :, 0].argmin()][0]) # 图像轮廓的最左端像素点的坐标

       4、top = tuple(ct[ct[:, :, 1].argmin()][0]) # 图像轮廓的最顶端像素点的坐标

       5、cv2.circle(img, bottom, 5, (0, 0, ), -1)

       6、cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, , 0), 1

       结合以上解析，代码逻辑清晰：利用OpenCV库中的函数，首先计算轮廓的面积与周长，然后分别找到轮廓的最左端、最顶端坐标。接着，使用cv2.circle函数绘制轮廓的极点，并通过cv2.putText添加文字说明。最终，展示处理后的图像，直观呈现轮廓的面积、周长与极点信息。

opencv 去背景，矫正

       在进行背景去除与矫正时，需要按照一系列步骤操作以达到理想效果。首先，使用高斯滤波方法，股权激励指标源码通过5x5高斯核对图像进行滤波以去除噪声，使图像质量得以提升。接着，转换至HSV色彩空间，使用cv2.COLOR_BGR2HSV函数实现。调整HSV阈值范围，使用cv2.inRange函数进行二值化，依据阈值将像素值低于下限和高于上限的设置为黑色或白色，其他则设置为，以此实现背景去除。

       为消除图像中残留的噪声，采用先侵蚀后扩张的策略。侵蚀操作有助于保护前景物体的边界，减少背景干扰，而扩张操作则能增加图像中白色区域或增加前景对象的大小，进一步优化图像效果。通过查找最大轮廓，连接具有相同颜色或强度的连续点形成曲线，识别图像的关键边缘。选择适当的轮廓近似方法，利用cv2.arcLength和cv2.approxPolyDP函数检测出四个矩形位置的角点坐标。

       在获得轮廓四个点后，构建变换矩阵，确保对应一致。通过计算右上、左上、林客系统源码左下、右下的四个点坐标，并调整为与变换后图像对应的位置，使用cv2.getPerspectiveTransform函数获取仿射变换3*3矩阵。最后，应用透视变换，使用cv2.warpPerspective函数将图像按照计算出的矩阵进行投射变换，实现的矫正与背景去除。

       整个过程涉及到图像处理的多个关键步骤，包括噪声去除、色彩空间转换、二值化、轮廓检测、角点提取、变换矩阵构建以及最终的透视变换。通过上述方法，可有效地去除背景，对进行矫正，适用于各种场景。

       总结，背景去除与矫正的关键在于精准的图像处理操作。通过合理应用高斯滤波、HSV色彩空间转换、二值化、轮廓检测与角点提取等技术，结合合适的变换矩阵构建与透视变换，能够高效地实现背景的去除与的矫正，为后续分析与应用提供清晰、精准的图像基础。

cv工程师常用cv2算法+img_aug

       日常工作中，CV工程师需要调用各种高阶的cv2函数以满足项目需求。以下内容概述了一些常用算法及其应用：

       模板匹配被广泛应用于缺陷检测项目中。通过切取目标区域，进行模型训练，可以有效提升收敛性与响应速度。实现目标区域的初步定位，适合于图像中目标位置存在微小变化的场景。

       仿射变换用于处理整幅图像中感兴趣区域的轻微旋转和偏移。通过计算左右图像间仿射矩阵M，可以根据已知的点坐标，求解新图像中相应点的位置。此方法适用于图像中关键点位置相对不变的情况。

       点集拟合直线是通过numpy操作实现的，用于在点集中找到一条最佳拟合直线。该方法适用于需要在数据集中识别线性趋势的场景。

       角点检测（如Harris和Shi-tomasi方法）提供了位置指向信息，有助于进行矫正处理。这些角点在识别和调整物体角度时发挥关键作用。

       均值漂移平滑算法用于图像平滑处理，通过在图像中找到各个子模块的模式点，实现平滑效果。该方法适用于需要减少噪声并增强图像清晰度的场景。

       HSV阈值分割与互动阈值调整用于图像分割，通过cv2.inRange()和cv2.getTrackbarPos()实现。此方法适用于区分不同颜色或特征的物体。

       图像融合技术结合多个图像，以增强信息或创建合成图像。此方法适用于需要结合不同视角或光源的场景。

       亮度增强通过cv2.LUT()查表替换像素值来提高图像的对比度，适用于处理暗图以提升视觉效果。

       cv2_letterbox_image、增强mixup、旋转仿射（使用getRotationMatrix2D和cv2.warpAffine）和椭圆变圆（使用cv2.fitEllipse）等技术用于图像预处理，有助于提升模型训练效率和准确性。

       边缘提取技术如cv2.ximgproc.createEdgeDrawing()可快速检测图像中的所有边缘、线和椭圆，适用于图像分析和特征提取。

       目标跟踪技术，如cv2.createBackgroundSubtractorKNN或cv2.createBackgroundSubtractorMOG2，用于实现对象跟踪，特别适合视频分析场景。

       多边形拟合和填充技术（使用cv2.arcLength()、cv2.approxPolyDP()和cv2.fillConvexPoly或cv2.fillPoly()）用于处理和分析复杂形状，如文本检测中的DBNet算法。

       连通域分析（使用cv2.connectedComponentsWithStats()）是图像分割后处理的常用方法，用于输出连通域的面积和边界框信息。

       OCR英文识别技术（使用Python等）作为持续更新的内容，旨在提供对英文文本的识别能力，适用于文本检测与识别任务。

       以上内容涵盖了CV工程师在实际工作中可能遇到的多种图像处理需求及对应的技术解决方案。这些技术的应用场景广泛，从图像识别到视频分析，从图像增强到对象跟踪，每种技术都有其特定的适用范围和优化策略。

OpenCV函数：提取轮廓相关函数使用方法

       0、绪：

       步骤：

       一、findContours()查找轮廓；

       二、drawContours()画轮廓；

       三、轮廓填充；

       四、计算轮廓的面积和周长；

       五、提取轮廓凸包，矩形，最小外接矩形，外接圆

       findContours()查找轮廓: void findContours ( InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道二值图像 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量 OutputArray hierarchy,//可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等 int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式 int method,//轮廓近似方法 Point offset = Point() ) 参数mode: ①mode的值决定把找到的轮廓如何挂到轮廓树节点变量(h_prev, h_next, v_prev, v_next)上，拓扑结构图如下； ②每种情况下，结构都可以看成是被横向连接(h_prev, h_next)联系和被纵向连接(v_prev, v_next)不同层次。 ③CV_RETR_EXTERNAL：只检测出最外轮廓即c0； CV_RETR_LIST：检测出所有的轮廓并将他们保存到表(list)中； CV_RETR_COMP：检测出所有的轮廓并将他们组织成双层的结构，第一层是外部轮廓边界，第二层边界是孔的边界； CV_RETR_TREE：检测出所有轮廓并且重新建立网状的轮廓结构； ④参数method： CV_CHAIN_CODE：用freeman链码输出轮廓，其他方法输出多边形(顶点的序列)； CV_CHAIN_APPROX_NONE：将链码编码中的所有点转换为点； CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平，垂直或斜的部分，只保存最后一个点； CV_CHAIN_APPROX_TC_L1，CV_CHAIN_QPPROX_TC_KCOS：使用Teh-Chin链逼近算法中的一个。 CV_LINK_RUNS：与上述的算法完全不同，连接所有的水平层次的轮廓。 注：findContours()查找时，这个图像会被直接涂改，因此如果是以后有用的图像，应该复制之后再进行查找；

       drawContours()绘制轮廓： void drawContours( InputOutputArray image,//要绘制轮廓的图像 InputArrayOfArrays contours,//所有输入的轮廓，每个轮廓被保存成一个point向量 int contourIdx,//指定要绘制轮廓的编号，如果是负数，则绘制所有的轮廓 const Scalar color,//绘制轮廓所用的颜色 int thickness = 1, //绘制轮廓的线的粗细，如果是负数，则轮廓内部被填充 int lineType = 8, /绘制轮廓线的连通性 InputArray hierarchy = noArray(),//关于层级的可选参数，只有绘制部分轮廓时才会用到 int maxLevel = INT_MAX,//绘制轮廓的最高级别，这个参数只有hierarchy有效的时候才有效 Point offset = Point() ) 注： ①maxLevel=0，绘制与输入轮廓属于同一等级的所有轮廓即输入轮廓和与其相邻的轮廓 maxLevel=1, 绘制与输入轮廓同一等级的所有轮廓与其子节点。 maxLevel=2，绘制与输入轮廓同一等级的所有轮廓与其子节点以及子节点的子节点

       轮廓填充： 步骤： a) 依次遍历轮廓点，将点绘制到img上； b) 使用floodFill以及一个种子点进行填充; 两种方法：自己编写程序；使用drawContours()函数； void drawMaxAreaLine(Mat dst, vectorPoint maxAreaPoints) { int step = dst.step; auto data = dst.data; for (int i = 0; i maxAreaPoints.size(); ++i) { *(data + maxAreaPoints[i].x + maxAreaPoints[i].y * step) = ; } } //孔洞填充算法 void fillHole(Mat src_Bw, Mat dst_Bw) { Size m_Size = src_Bw.size(); Mat Temp=Mat::zeros(m_Size.height+,m_Size.width+,src_Bw.type()); src_Bw.copyTo(Temp(Range(5, m_Size.height + 5), Range(5, m_Size.width + 5))); floodFill(Temp, Point(0, 0), Scalar()); Mat cutImg; Temp(Range(5, m_Size.height + 5), Range(5, m_Size.width + 5)).copyTo(cutImg); dst_Bw = src_Bw | (~cutImg); } 注：这里常会碰到种子点不好选取的问题，因为有时候所选择的种子点不能保证对所有轮廓都适用。也就是查找一个在轮廓内的点是存在一定难度的。 使用drawContours()就会很方便： vectorvectorPoint contours; contours.push_back(currentFrameEdge); Mat savedGrayMat = Mat::zeros(RectData[0].rows, RectData[0].cols, CV_8UC1); //drawMaxAreaLine(savedGrayMat, currentFrameEdge); //floodFill(savedGrayMat, Point(currentFrameEdge[0].x + 2, currentFrameEdge[0].y + 2), ); drawContours(savedGrayMat, contours, 0, Scalar(), CV_FILLED); imshow("savedGrayMat", savedGrayMat); waitKey();

       计算轮廓的面积和周长： ①计算轮廓面积： double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false ) InputArray contour：输入的点，一般是图像的轮廓点； bool oriented=false: 表示某一个方向上轮廓的的面积值，顺时针或者逆时针，一般选择默认false； ②计算轮廓边长： double arcLength(InputArray curve, bool closed) InputArray curve：表示图像的轮廓； bool closed：表示轮廓是否封闭的； 注： ①contourArea计算整个或部分轮廓的面积; 在计算部分轮廓的情况时，由轮廓弧线和连接两端点的弦围成的区域总面积被计算，如图； ②轮廓的位置将影响区域面积的符号，因此函数范围的有可能是负值。可以在运行时使用fabs()来得到面积的绝对值；

       提取轮廓凸包，矩形，最小外接矩形，外接圆 ①convexhull()：函数提取轮廓的凸包： 格式： void convexhul(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, bool returnPoints=true) 参数： 第一个参数：要求凸包的点集 第二个参数：输出的凸包点，可以为vector，此时返回的是凸包点在原轮廓点集中的索引，也可以为vector，此时存放的是凸包点的位置 第三个参数：一个bool变量，表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向，true是顺时针方向； 第四个参数，第二个参数的返回类型是vector还是vector，可以忽略； ②boundingRect():计算轮廓外包矩形，矩形是与图像上下边界平行的； 格式： Rect boundingRect(InputArray points)； 输入：二维点集，点的序列或向量 (Mat) 返回：Rect //寻找外包矩阵 Rect maxRect = boundingRect(contours[m_count]); //绘制外包矩阵 rectangle(contours_img_1, maxRect, Scalar(0, , 0)); ③minAreaRect():提取轮廓的最小外包矩形； 主要求包含点集最小面积的矩形，这个矩形是可以有偏转角度的，可以与图像的边界不平行； 格式： RotatedRect minAreaRect(InputArray points) 输入：二维点集，点的序列或向量 (Mat) 返回：RotatedRect ④minEnclosingcircle():提取轮廓的最小外包圆; 格式： void minEnclosingcircle(InputArray points，Point2f center，float radius) 输入： 二维点集：点的序列vector point 或向量 (Mat) ， 圆心坐标； 半径；

       示例： #include opencv2/opencv.hpp #include opencv2/highgui/highgui.hpp #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp #include "opencv2/contrib/contrib.hpp" #include iostream #include stdio.h using namespace cv; using namespace std; void KmeansFun(); void fillHole(Mat src_Bw, Mat dst_Bw); int main() { Mat src_img = imread("data\\.jpg",1); Mat src_img_1(src_img.rows,src_img.cols,CV_8UC1,Scalar(0)); cvtColor(src_img, src_img_1, CV_BGR2GRAY); GaussianBlur(src_img_1, src_img_1, Size(3, 3), 3, 3); Mat threshold_img(src_img.rows,src_img.cols,CV_8UC1,Scalar(0)); threshold(src_img_1, threshold_img, 0, , THRESH_OTSU); imshow("1",threshold_img); vector vectorPoint contours; vectorVec4i hierarchy; findContours( threshold_img, contours, hierarchy,//轮廓的继承关系 CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE ); Mat contours_img(src_img.rows,src_img.cols,CV_8U,Scalar(0)); if(!contours.empty() !hierarchy.empty()) { int idx = 0; for( ; idx = 0; idx = hierarchy[idx][0] ) { Scalar color(,,); //Scalar color( (rand()), (rand()), (rand()) );//随机生成颜色 drawContours( contours_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); } } imshow("contours_img",contours_img); int m_count = 0; Mat contours_img_1(src_img.rows,src_img.cols,CV_8UC3,Scalar(0)); if(!contours.empty() !hierarchy.empty()) //计算轮廓的面积 { for (int i = 0; i (int)contours.size(); i++) { double g_dConArea = abs(contourArea(contours[i], false)); double g_dConLength = arcLength(contours[i],true); cout "用轮廓面积计算函数计算出来的第" i "个轮廓的面积为：" g_dConArea endl; cout "用轮廓面积计算函数计算出来的第" i "个轮廓的边长为：" g_dConLength endl; if (g_dConArea = g_dConArea ) { m_count = i; //Scalar color( (rand()), (rand()), (rand()) );//随机生成颜色 //drawContours(contours_img_1, contours, m_count, color, CV_FILLED, 8, hierarchy );//对轮廓内部着色 //计算凸包 //vectorint hull; //convexHull(Mat(contours[m_count]), hull, true); ////绘制凸包 //int hull_count = (int)hull.size(); //Point pt0 = contours[m_count][hull[hull_count - 1]]; //for (int i = 0;i hull_count;i++) //{ // Point pt = contours[m_count][hull[i]]; // line(contours_img_1, pt0, pt, Scalar(0, , 0), 1,8); // pt0 = pt; //} ////寻找外包矩阵 //Rect maxRect = boundingRect(contours[m_count]); ////绘制外包矩阵 //rectangle(contours_img_1, maxRect, Scalar(0, , 0)); ////寻找最小外包矩形 //RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[m_count]); //Point2f fourPoint2f[4]; ////将minRect的四个顶点坐标值放到fourPoint的数组中 //minRect.points(fourPoint2f); ////根据得到的四个点的坐标 绘制矩形 //for (int i = 0; i 3; i++) //{ // line(contours_img_1, fourPoint2f[i], fourPoint2f[i + 1], Scalar(0,0,), 3); //} //line(contours_img_1, fourPoint2f[0], fourPoint2f[3], Scalar(0, 0, ), 3); //在生成的那些随机点中寻找最小包围圆形 Point2f center; //圆心 float radius; //半径 minEnclosingCircle(contours[m_count], center, radius); //根据得到的圆形和半径 绘制圆形 circle(contours_img_1, static_castPoint(center), (int)radius, Scalar( (rand()), (rand()), (rand()) ), 3); } } } imshow("src_img",src_img); imshow("contours_img-1",contours_img_1); waitKey(0); return 0; }