当前位置: 首页 > news >正文

图像练习-矩形4点OpenCV(01)

提取出里面最大矩形的四个顶点坐标 

源图像

结果展示

代码
void getLine(std::vector<int>& data, int threshold)
{for (int x = 0; x < data.size(); x++){if (0 == data[x]){continue;}int maxValue = 0, maxLoc = -1, i = -1;for (i = x; i < data.size(); ++i){if (data[i] > maxValue){maxValue = data[i];maxLoc = i;}if (data[i] == 0){break;}data[i] = 0;}x = i;data[maxLoc] = 1;}
}void rectangle_vertex_old()
{cv::Mat image = cv::imread("rectangle_vertex.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat gray;cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);cv::Mat binary = gray < 100;//计算x及y方向投影std::vector<int> widthHist(binary.cols, -1);std::vector<int> heightHist(binary.rows, -1);for (int y = 0; y < binary.rows; y++){for (int x = 0; x < binary.cols; x++){int value = (int)binary.at<uchar>(y, x) / 255.0;heightHist[y] = heightHist[y] + value;widthHist[x] = widthHist[x] + value;}}int histThreshold = (int)(binary.rows * 0.7);//y方向的投影二值化for (int y = 0; y < binary.rows; y++){if (heightHist[y] < histThreshold){heightHist[y] = 0;}}//计算水平线的位置getLine(heightHist, histThreshold);histThreshold = (int)(binary.cols * 0.7);//x方向的投影二值化for (int y = 0; y < binary.cols; y++){if (widthHist[y] < histThreshold){widthHist[y] = 0;}}//计算垂直线的位置getLine(widthHist, histThreshold);//寻找左上点左下点cv::Point ptLeftTop(-1, -1), ptLeftDown(-1, -1);for (int x = 0; x < binary.cols; x++){if (widthHist[x] == 1){for (int y = 0; y < binary.rows; y++){if (heightHist[y] == 1){ptLeftTop.x = x;ptLeftTop.y = y;}}for (int y = binary.rows - 1; y > 0; y--){if (heightHist[y] == 1){ptLeftDown.x = x;ptLeftDown.y = y;}}break;}}//寻找右上点右下点cv::Point ptRightTop(-1, -1), ptRightDown(-1, -1);for (int x = binary.cols - 1; x > 0; x--){if (widthHist[x] == 1){for (int y = 0; y < binary.rows; y++){if (heightHist[y] == 1){ptRightTop.x = x;ptRightTop.y = y;}}for (int y = binary.rows - 1; y > 0; y--){if (heightHist[y] == 1){ptRightDown.x = x;ptRightDown.y = y;}}break;}}//画出4个点if (ptLeftTop != cv::Point(-1, -1)){cv::circle(image, ptLeftTop, 4, cv::Scalar(0, 0, 255, 0), 4);}if (ptLeftDown != cv::Point(-1, -1)){cv::circle(image, ptLeftDown, 4, cv::Scalar(0, 0, 255, 0), 4);}if (ptRightTop != cv::Point(-1, -1)){cv::circle(image, ptRightTop, 4, cv::Scalar(0, 0, 255, 0), 4);}if (ptRightDown != cv::Point(-1, -1)){cv::circle(image, ptRightDown, 4, cv::Scalar(0, 0, 255, 0), 4);}cv::namedWindow("src_old");cv::imshow("src_old", image);cv::waitKey();
}

相关文章:

图像练习-矩形4点OpenCV(01)

提取出里面最大矩形的四个顶点坐标 源图像 结果展示 代码 void getLine(std::vector<int>& data, int threshold) {for (int x 0; x < data.size(); x){if (0 data[x]){continue;}int maxValue 0, maxLoc -1, i -1;for (i x; i < data.size(); i){if …...

不同层设置不同学习率

使用预训练模型时&#xff0c;可能需要将 &#xff08;1&#xff09;预训练好的 backbone 的 参数学习率设置为较小值&#xff0c; &#xff08;2&#xff09;而backbone 之外的部分&#xff0c;需要使用较大的学习率。 from collections import OrderedDict import torch.nn …...

剑指offer32Ⅰ:从上到下打印二叉树

题目描述 从上到下按层打印二叉树&#xff0c;同一层的节点按从左到右的顺序打印&#xff0c;每一层打印到一行。 例如: 给定二叉树: [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回其层次遍历结果&#xff1a; [3,9,20,15,7] 提示&#xff1a; 节…...

【VUE复习·8】v-if;v-show高级

总览 1.v-if 与其变种 v-else-if&#xff1b;v-else 2.v-show 3.v-if 与 v-show 的区别和应用场景 一、v-if 这样用&#xff08;使用 data 或 函数 来驱动它&#xff09; 1.v-if v-if 的用法很简单&#xff0c;它判断的是后面语句的 boolean 值&#xff0c;用来控制 DOM 元…...

线程同步需要注意什么?

线程同步是多线程编程中的重要概念,用于确保多个线程能够正确地协同工作而不会引发数据竞争或不一致的问题。以下是在线程同步时需要注意的关键要点: 共享资源:确保只有在多个线程之间共享的资源需要同步。不是所有的数据都需要同步,只有当多个线程同时访问并修改某个数据时…...

力扣算法题:35、搜索插入位置.java版

版本说明 当前版本号[20230928]。 版本修改说明20230928初版 35.搜索插入位置 点击此处跳转到力扣页面 给定一个排序数组和一个目标值&#xff0c;在数组中找到目标值&#xff0c;并返回其索引。如果目标值不存在于数组中&#xff0c;返回它将会被按顺序插入的位置。 请必…...

七、热力图展示

在开发3d模型之中&#xff0c;热力图是非常常见的需求&#xff0c;比如需要了解人口密度&#xff0c;空气质量&#xff0c;热力分布等这些都需要热力图来展示&#xff0c;那么3d常见的热力图是怎么实现的呢&#xff0c;现在我们就来看看。先看效果图。 思路&#xff1a; 1引入h…...

基于微信小程序的新闻发布平台小程序设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

文章目录 前言系统主要功能&#xff1a;具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序&#xff08;小蔡coding&#xff09;有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 &#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计…...

【论文阅读】Directional Connectivity-based Segmentation of Medical Images

目录 摘要介绍方法效果结论 论文&#xff1a;Directional Connectivity-based Segmentation of Medical Images 代码&#xff1a;https://github.com/zyun-y/dconnnet 摘要 出发点&#xff1a;生物标志分割中的解剖学一致性对许多医学图像分析任务至关重要。 之前工作的问题&…...

借“牛油果”爆款出圈,甜啦啦的底牌只是“价格”?

上架10日&#xff0c;累计销量超过500万杯。近日&#xff0c;甜啦啦新品“超牛牛油果”瞬间成为门店新晋“爆款”。势头正劲的甜啦啦乘胜追击&#xff0c;袒露了自己的新目标&#xff0c;计划2025年进军北美、欧洲等地区&#xff0c;并在同年开启上市征途。 甜啦啦袒露的新目标…...

【C语言】快速排序

文章目录 一、hoare版本二、挖坑法三、前后指针法四、非递归快排五、快速排序优化1、三数取中选key值2、小区间优化 六、代码测试 一、hoare版本 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法&#xff0c;其基本思想为&#xff1a;任取待排序元素序列中的某元素…...

Java列表查询Long(id)到前端转换出错

Java列表查询Long到前端转换出错 问题描述排查思路思路一&#xff1a;SQL问题思路二&#xff1a;Long类型转换出错 解决方法 问题描述 做了一个列表查询功能&#xff0c;本来不应该有啥大问题的&#xff0c;但是往往事与愿违。 诶&#xff0c;你越觉得不可能出问题&#xff0c…...

react import爆红

如上所示&#xff0c;会标红&#xff0c; 解决办法&#xff1a;在vscode内部SHiftCtrlP 输入Reload window, 如上的第一个&#xff0c;选中后回车&#xff0c;标红就没了&#xff0c;非常好用。...

ThreeJS-3D教学三:平移缩放+物体沿轨迹运动

我们在项目中会有一些这样的需求&#xff0c;我们可视化一个场景&#xff0c;需要俯视、平移、缩放&#xff0c;方便观察场景中的数据或者模型&#xff0c;之所以把这个案例拿出来 1、这是个很实用的需求&#xff0c;我相信很多人会用到 2、我自己认为在实际案例中我们可以学习…...

玩玩“小藤”开发者套件 Atlas 200I DK A2 之VSCode远程连接

玩玩“小藤”开发者套件 Atlas 200I DK A2 之VSCode远程连接 0. 背景1. VSCode 安装 Remote - SSH 插件2. 安装 OpenSSH 组件3. VSCode SSH 连接 Atlas 200I DK A24. 打开远程文件夹 0. 背景 总所周知&#xff0c;英伟达的GPU供不应求&#xff0c;还各种限制。华为推出了升腾A…...

安装python中tensorflow和keras==2.2.0的路程

1.python中安装Keras2.3.0 你可以使用pip来安装特定版本的Keras。在命令行中运行以下命令&#xff1a; pip install keras2.3.0这将会下载并安装Keras的2.3.0版本及其相应的依赖项。请确保你的Python环境已经配置好&#xff0c;并且有足够的权限来安装软件包。2.python 中安装…...

Linux命令历史记录管理:使用history命令提高工作效率

文章目录 引言1.1 关于history命令1.2 history命令的作用和用途 基本用法2.1 查看历史命令列表2.2 执行历史命令2.3 使用历史命令编号 历史命令记录和保存3.1 历史命令的存储位置3.2 修改历史命令记录数量3.3 清除历史命令记录 搜索历史命令4.1 使用关键字搜索4.2 按日期和时间…...

Armv9 Cortex-A720的L1 memory system 和 L1 Cache

思考: L1 System memory和L1 Cache是什么关系?L1指令cache禁用时,指令cache就真的不会缓存了吗?此时还会出现缓存不一致的情况吗?L1 data cache禁用时,L1 data cache就真的不会缓存了吗?此时还会出现缓存不一致的情况吗?在下电的时候,cache有什么自动的行为?有没有in…...

使用超声波清洗机洗眼镜有哪些注意事项、高颜值超声波清洗机推荐

眼镜&#xff0c;对于许多人来说&#xff0c;不仅仅是矫正视力的工具&#xff0c;更是日常生活的重要伴侣。但是&#xff0c;眼镜的清洁问题却常常让人感到困扰。镜片上的污渍、指纹、甚至小划痕&#xff0c;都让眼镜的使用体验大打折扣。幸运的是&#xff0c;随着科技的进步&a…...

23种设计模式汇总详解

设计原则 中文名称英文名称含义解释单一职责原则Single Responsibility Principle(SRP)任何一个软件模块都应该只对某一类行为者负责一个类只干一件事&#xff0c;实现类要单一开闭原则Open-Close Principle(OCP)软件实体&#xff08;类、模块、函数等&#xff09;应该是可以扩…...

Ollama部署Qwen2.5-VL-7B实战:图片识别与描述生成

Ollama部署Qwen2.5-VL-7B实战&#xff1a;图片识别与描述生成 1. 引言&#xff1a;认识Qwen2.5-VL多模态模型 Qwen2.5-VL是阿里云推出的开源多模态大模型系列的最新成员&#xff0c;作为Qwen2-VL的升级版本&#xff0c;它在视觉理解和语言交互方面实现了显著提升。本次我们将…...

Dalamud:构建安全高效的插件开发框架从入门到精通

Dalamud&#xff1a;构建安全高效的插件开发框架从入门到精通 【免费下载链接】Dalamud FFXIV plugin framework and API 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Dalamud 在现代应用开发中&#xff0c;扩展功能与保持系统稳定性之间的矛盾始终存在。开发人员…...

如何在Python中正确调用DeepSeek-Reasoner获取思考过程(附完整代码示例)

深度解析&#xff1a;Python调用DeepSeek-Reasoner获取思维链的工程实践 当开发者需要构建具备复杂推理能力的AI应用时&#xff0c;获取模型完整的思考过程&#xff08;Reasoning Content&#xff09;往往比最终答案更有价值。DeepSeek-Reasoner作为专为逻辑推理优化的模型&…...

STM32的ADC+DMA还能这么玩?深入剖析定时器触发与波形显示的性能边界与优化

STM32的ADCDMA性能极限探索&#xff1a;从定时器触发到波形显示的深度优化 在嵌入式数据采集领域&#xff0c;ADC与DMA的协同工作一直是性能优化的关键战场。当我们需要在资源受限的MCU上实现高精度波形采集时&#xff0c;如何榨取STM32的每一分性能潜力&#xff1f;本文将带您…...

如何在Linux系统上快速配置BepInEx:Unity游戏插件框架的完整指南

如何在Linux系统上快速配置BepInEx&#xff1a;Unity游戏插件框架的完整指南 【免费下载链接】BepInEx Unity / XNA game patcher and plugin framework 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/be/BepInEx BepInEx是一款专业的Unity/XNA游戏补丁和插件框架&…...

Qwen3-ASR-1.7B部署教程:基于device_map=‘auto‘的GPU智能分配实践

Qwen3-ASR-1.7B部署教程&#xff1a;基于device_mapauto的GPU智能分配实践 想不想把电脑变成一个能听懂人话的智能助手&#xff1f;无论是会议录音、视频字幕&#xff0c;还是采访记录&#xff0c;都能快速、准确地转成文字&#xff0c;而且完全在本地运行&#xff0c;不用担心…...

提升数据抓取效率:用快马AI生成openclaw命令自动化脚本模板

最近在做一个数据抓取项目时&#xff0c;发现手动写openclaw命令实在太费时间了。每次都要重复写类似的fetch和parse命令&#xff0c;还要处理各种异常情况。后来发现用InsCode(快马)平台可以快速生成自动化脚本模板&#xff0c;效率提升了好几倍。今天就把这个经验分享给大家。…...

轻量级字体解决方案:资源受限环境中的中文字体优化实践

轻量级字体解决方案&#xff1a;资源受限环境中的中文字体优化实践 【免费下载链接】LxgwWenKai LxgwWenKai: 这是一个开源的中文字体项目&#xff0c;提供了多种版本的字体文件&#xff0c;适用于不同的使用场景&#xff0c;包括屏幕阅读、轻便版、GB规范字形和TC旧字形版。 …...

Tao-8k与卷积神经网络结合:图像描述生成与视觉问答实战

Tao-8k与卷积神经网络结合&#xff1a;图像描述生成与视觉问答实战 你有没有想过&#xff0c;让AI不仅能“看见”图片&#xff0c;还能像人一样“理解”并“描述”它&#xff1f;比如&#xff0c;给一张公园里小孩踢球的照片&#xff0c;AI不仅能认出里面有小孩和足球&#xf…...

NUS-WIDE数据集实战:从原始文件到多模态数据集的完整预处理指南

1. NUS-WIDE数据集简介与下载指南 NUS-WIDE是一个经典的多标签图像数据集&#xff0c;由新加坡国立大学的研究团队构建。这个数据集包含了269,648个样本和81个类别&#xff0c;每个样本可能同时属于多个类别&#xff08;这就是多标签的含义&#xff09;。数据集最初是为了研究网…...