函数图像

最小外接圆 函数 cv2.minEnclosingCircle() 可以帮我们找到一个对象的外切圆。它是所有能够包括对象的圆中面积最小的一个。 案例：现有下面这样一张图片，要求将图片中心的花朵标记出来。 代码： import numpy as np import cv2 as cv img=cv.imread("image.jpg",0) #为了显示方便，这里将图片进行缩放 x,y=img.shape img=cv.resize(img,(y//2,x//2)) #将图片二值化，由于前景物体是黑色的，因此在二值化时采用cv.THRESH_TOZERO_INV这种方式 ret,thresh=cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV) #寻找图片中的轮廓，mode=cv.RETR_EXTERNAL，这是为了寻找最外层的轮廓 im,contour,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #cv.minEnclosingCircle函数的参数要求是ndarray类型，因此这里将找到的 # 轮廓中的所有的点存放在一个列表中，然后使用这个列表创建数组 point_list=[] for i in contour: for j in i:

转自： https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 一、原理 1.1 形态学概述 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。 数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在 格论和拓扑学 基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。 膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下： 消除噪声 分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域 求出图像的梯度 我们在这里给出下文会用到的，用于对比膨胀与腐蚀运算的“浅墨”字样毛笔字原图： 在进行腐蚀和膨胀的讲解之前，首先需要注意，腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分

图像变换是将图像从空间域变换到变换域。图像变换的目的是根据图像在变换域的某些性质对其进行处理。通常，这些性质在空间城内很难获取。在变换城内处理结束后，将处理结果进行反变换到空间城。 这里将详细介紹图像变换技术，主要包括Radon变换和反变换，傅立叶变换和反变换，离散余弦变换和反变换等。 目录 图像RADON变换 RADON正变换 Radon反变换 图像傅里叶变换 图像离散余弦变换 图像Hadamard变换 图像Hough变换 人类视觉所看到的图像是在空域上的，其信息具有很强的相关性，所以经常将图像信号通过某种数学方法变换到其它正交矢量空间上。一般称原始图像为空间域图像，称变换后的图像为变换域图像，变换域图像可反变换为空间域图像。 图像RADON变换 在进行二维或三维投影数据重建时，图像重建方法虽然很多，但是通常采用Radon变换和Radon反变换作为基础。 RADON正变换 在MATLAB软件中，采用函数radon( )进行图像的Radon变换，该函数的调用格式为： R = radon ( I , theta ) % 该函数对图像I进行Radon变换，theta为角度，函数的返回值R为图像I在theta方向上的变换值。 [ R , xp ] = radon ( . . . ) % 该函数的返回值xp为对应的坐标值。 举个例子 clear all ; close all ; I =

一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度。它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角。最小二乘法的优点就是运算量小，但是其抗干扰能力比较差，容易受到噪声的影响。两点法虽然理论简单，但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布，计算均值后能有效抑制干扰，实验表明其矫正效果很好，最大精度可以明显小于1度，而且计算量也很小。最小二乘法和两点法不能计算有断点的直线倾角，这是这两种方法的缺点。 二、基于opencv的图像矫正实现 对图像进行旋转矫正，关键是获取旋转角度是多少，在获取旋转角度后，可以用仿射变换对图像进行矫正。本文是基于opencv的houghline变换实现的图像旋转角度获取，具体代码为： _grayimage = cv2.cvtColor(self._srcimage,cv2.COLOR_RGB2GRAY) _cannyimage = cv2.Canny(_grayimage,CANNY_LOW_THRESHOLD, CANNY_HIGH_THRESHOLD, apertureSize=3) lines

1. 函数定义域的求法 （1）分式的分母不能为0 （2）偶次方根的底数大于等于0 （3）对数的真数大于0 （4）反正弦函数和反余弦函数的特殊规定 2.判断两函数是否相等的方法 （1）定义域相同 （2）对应法则相同：函数的图像必须相同 3.极限的方法 （1）直接打入 （2）法则 （3）无穷小和无穷大的性质 （4）三种特例 （5）两个重要极限 （6）等价无穷小的替换 三个特例 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4454049/blog/3195241

Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 读者福利，想要了解python人工智能可直接点击链接即可领取相关学习福利包： 石墨文档 是安全网站放心，继续访问就可以领取了哦 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs(-3.2) Python标准库：Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： importstringstring.find('abcde','b') 第三方库：Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：非Python写成的库或包，用于Python数据工作的相关工具。 「推荐度」3星最高，1星最低。 01 文件读写 文件的读写包括常见的txt、Excel

　　在三维图形中，纹理映射（ Texture Mapping ）的方法运用得很广，尤其描述具有真实感的物体。比如绘制一面砖墙，就可以用一幅真实的砖墙图像或照片作为纹理贴到一个矩形上，这样，一面逼真的砖墙就画好了。如果不用纹理映射的方法，则墙上的每一块砖都必须作为一个独立的多边形来画。另外，纹理映射能够保证在变换多边形时，多边形上的纹理图案也随之变化。例如，以透视投影方式观察墙面时，离视点远的砖块的尺寸就会缩小，而离视点 较近的就会大些。此外，纹理映射也常常运用在其他一些领域，如飞行仿真中常把一大片植被的图像映射到一些大多边形上用以表示地面，或用大理石、木材、布匹等自然物质的图像作为纹理映射到多边形上表示相应的物体。 　　纹理映射有许多种情况。例如，任意一块纹理可以映射到平面或曲面上，且对光亮的物体进行纹理映射，其表面可以映射出周围环境的景象；纹理还可按不同的方式映射到曲面上，一是可以直接画上去（或称移画印花法），二是可以调整曲面颜色或把纹理颜色与曲面颜色混合；纹理不仅可以是二维的，也可以是一维或其它维的。 　　本章将详细介绍OpenGL纹理映射有关的内容：基本步骤、纹理定义、纹理控制、映射方式和纹理坐标等。 12.1 基本步骤 　　纹理映射是一个相当复杂的过程，这节只简单地叙述一下最基本的执行纹理映射所需的步骤。基本步骤如下： 　　1）定义纹理、2）控制滤波、3）说明映射方式、4

VDSR论文笔记 VDSR将VGG网络模型用于图像超分辨率(Super Resolution, SR)问题中，大幅提高了网络深度，使得特征提取更加充分，同时在训练的过程中利用残差学习，大幅调高了学习率，是的训练时间明显缩短。 网络结构 与SRCNN相同，VDSR首先将输入LR图像放大至目标分辨率，再使用VGG网络在高分辨率条件下提取特征，最终重建得到高分辨率图像。 损失函数 使用MSE损失函数，但由于是残差学习，所以损失函数的形式稍有变化。 测试结果 来源： CSDN 作者： 呵呵Scorch 链接： https://blog.csdn.net/Scorch111/article/details/104680161

论文阅读——《Online Photometric Calibration of Auto Exposure Video for Realtime Visual Odometry and SLAM》 《Online Photometric Calibration of Auto Exposure Video for Realtime Visual Odometry and SLAM》 1. 成像过程建模 2. 光度标定原理 3. KLT光流法 4. 实验结果 《Online Photometric Calibration of Auto Exposure Video for Realtime Visual Odometry and SLAM》 前几天读了很多篇和自动曝光控制相关的paper，那些paper讲主要是如何定义曝光程度的评价标准以及如何根据评价标准实现自动曝光控制； 图像传感器与信号处理——自动曝光算法 论文阅读——《Exposure Control using Bayesian Optimization based on Entropy Weighted Image Gradient》 对于SLAM来讲，尤其是直接法，通常需要满足光度不变性这个条件。而自动曝光虽然能够使得输入图像信息最大化，但是却破坏了光度不变形这个条件，因此，对于SLAM系统来说

1.字形度量 顾名思义，字形度量是对应每一个字形的特定距离，以此描述如何对文本排版。 通常一个字形有两个度量集：用来排版水平文本排列的字形（拉丁文、西里尔文、阿拉伯文、希伯来文等等）和用来排版垂直文本排列的字形（中文、日文、韩文等等）。 要注意的是只有很少的字体格式提供了垂直度量。你可以使用宏FT_HAS_VERTICAL测试某个给出的face对象是否包含垂直度量，当结果为真时表示包含垂直度量。 每个的字形度量都可以先装载字形到face的字形槽，然后通过face->glyph->metrics结构访问，其类型为FT_Glyph_Metrics。我们将在下面详细讨论它，现在，我们只关注该结构包含如下的字段： Width 这是字形图像的边框的宽度。它与排列方向无关。 Height 这是字形图像的边框的高度。它与排列方向无关。千万不要把它和FT_Size_Metrics的height字段混淆。 horiBearingX 用于水平文本排列，这是从当前光标位置到字形图像最左边的边界的水平距离。 horiBearingY 用于水平文本排列，这是从当前光标位置（位于基线）到字形图像最上边的边界的水平距离。 horiAdvance 用于水平文本排列，当字形作为字符串的一部分被绘制时，这用来增加笔位置的水平距离。 vertBearingX 用于垂直文本排列