uva_10286_Trouble with a Pentagon

本文介绍了一个程序,用于计算并输出通过特定数学转换后的数值。程序利用正弦函数和角度转换,实现输入值的放大操作,并展示了如何在代码中进行实现。
#include<iostream>    
#include<sstream>    
#include<string>    
#include<vector>    
#include<list>    
#include<set>    
#include<map>  
#include<stack>    
#include<queue>    
#include<algorithm>    
#include<numeric>    
#include<cmath>  
#include<cstdio>  
#include<cstdlib>  
#include<cstring>  
#pragma warning(disable:4996) 
using namespace std;
const double eps = 1e-9;
const double pi = acos(-1.0);
int main()
{
	//freopen("input.txt", "r", stdin);    
	//freopen("output.txt", "w", stdout);   
	double k = sin(108.0*pi / 180.0) / sin(63.0*pi / 180.0);
	double value;
	while (cin >> value)
	{
		printf("%.10lf\n", value*k);
	}
	return 0;
}

### 替代 `find_contours` 方法识别多边形 在 OpenMV 中,`find_contours` 函数是用于检测图像中轮廓的主要方法,但在某些情况下,可能需要寻找替代方法以提高识别的鲁棒性或适应特定的应用需求。OpenMV 提供了多种图像处理功能,可以结合边缘检测、形态学操作和多边形逼近等技术来替代 `find_contours`,从而实现多边形识别。 #### 边缘检测结合多边形逼近 OpenMV 提供了 `find_edges` 函数,该函数可以用于检测图像中的边缘,并返回一个二值图像。通过设置合适的边缘检测阈值,可以提取出图像中的主要结构[^2]。随后,可以使用 `find_blobs` 或其他方法来提取边缘中的轮廓,并通过 `approximate_polygon` 函数对轮廓进行多边形逼近,从而识别多边形的顶点数量。 以下是一个使用 `find_edges` 和 `approximate_polygon` 的示例代码: ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() img = sensor.snapshot() # 使用边缘检测替代 find_contours img.find_edges(image.EDGE_CANNY, threshold=(50, 80)) # 寻找二值图像中的轮廓 contours = img.find_blobs([(0, 255)], pixels_threshold=100, area_threshold=100) for cnt in contours: # 对轮廓进行多边形逼近 polygon = img.approximate_polygon(cnt, tolerance=0.01) vertices = len(polygon) if vertices == 3: shape = "Triangle" elif vertices == 4: shape = "Quadrilateral" elif vertices == 5: shape = "Pentagon" elif vertices == 6: shape = "Hexagon" else: shape = "Unknown" img.draw_contour(cnt, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(cnt[0][0], cnt[0][1], shape, color=(0, 255, 0)) print("FPS: %f" % clock.fps()) ``` #### 形态学操作优化轮廓提取 在进行边缘检测或二值化处理后,图像中可能会存在噪声或不完整的轮廓。此时,可以使用形态学操作(如膨胀和腐蚀)来优化轮廓结构,提高多边形识别的准确性。OpenMV 提供了 `morph` 函数,可以用于形态学操作[^2]。通过调整核的大小和操作类型(如开运算或闭运算),可以去除噪声并连接断裂的轮廓。 #### 凸包检测 OpenMV 还支持凸包检测(`find_convex_hull`),该方法可以用于提取图像中物体的凸包轮廓。凸包是一个包含所有轮廓点的凸多边形,适用于识别具有规则形状的多边形对象[^4]。结合凸包检测和多边形逼近,可以进一步提高多边形识别的鲁棒性。 ### 注意事项 - 在使用替代方法时,需要根据具体的图像特征调整参数,例如边缘检测的阈值、形态学操作的核大小等。 - 多边形逼近的精度可以通过 `tolerance` 参数进行控制,较小的值可以获得更精确的顶点检测,但会增加计算量。 - 由于 OpenMV 的计算资源有限,建议在不影响识别效果的前提下尽量减少图像处理的复杂度。 ###
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