轮廓相关函数笔记

强化学习——Q-Leaning算法原理 是用在决策上的一个策略,以概率ε选择随机动作,以概率1-ε选择当前最优动作,比如epsilon = 0.9的时候,就说明百分之90的情况我会按照Q表的最优值选择行为,百分之10的时间随机选择行为。alpha:学习率,决定这次的误差有多少是要被学习的。学习率控制着每次更新Q值时所采用的步长。较大的学习率会导致Q值函数的快速更新,可能会使算法更快地收敛,但也可能导致不稳定性和震荡。如果学习率过大,会导致Q值函数不稳定,可能会导致算法无法收敛或者在局部最优解处震荡。 阅读详情

轮廓相关函数笔记

明显:CvSeq* contours2也属于CvArr*
CvRect rect = cvBoundingRect( contours2, 0 );//返回一个2d矩形的点集合,这个方框必须是正的。
CvBox2D box = cvMinAreaRect2( contours2, minStorage );//包围所有点的轮廓的最小矩形。这个矩形可以是倾斜的

int checkcxt = cvCheckContourConvexity( contours2 );//检测输入的轮廓是否是凸的
CvSeq* hull = cvConvexHull2( contours2, 0, CV_CLOCKWISE, 0 );//二维凸包
CvSeq* defect = cvConvexityDefects( contours2, hull, dftStorage );//凸包中的缺陷
通过检查二维凸包缺陷的数量,和程度,可以判断轮廓的外形。

 

 

PointPolygonTest 测试点是否在多边形中
double cvPointPolygonTest( const CvArr* contour,CvPoint2D32f pt, int measure_dist );
contour
输入轮廓.
pt
针对轮廓需要测试的点。
measure_dist
如果非0,函数将估算点到轮廓最近边的距离。
函数cvPointPolygonTest 决定测试点是否在轮廓内,轮廓外,还是轮廓的边上(或者共边的交点上),它的返回值是正负零,相对应的,当measure_dist=0时,返回值是1, -1,0, 同样当 measure_dist≠0 ,它是返回一个从点到最近的边的带符号距离。
OpenCV学习笔记(五) 寻找轮廓:findContours()函数 函数原型 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArrray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()) 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像... 阅读详情

相关推荐

【LearnOpenGL学习笔记】——15.模板测试

文章目录1.概念2.模板函数3.模板轮廓 1.概念 (1)模板值(8位):每个像素/片段上的一个属性 (2)模板缓冲:存储模板值 (3)模板测试:对模板值进行比较 (4)模板写入:在比较后修改模板值 2.模板函数 (1)glEnable(GL_STENCIL_TEST):开启模板测试 (2)glStencilFunc(GL_NOTEQUAL, 1, 0xFF):模板测试函数,第一个为op,第二个为模板值,第三个为与的值 (3)glStencilOp(GL_KEEP, GL_KEEP, GL_REPLACE)

qq_45974407的博客 388

Q-Learning

Q-learning原理即代码实现

帅帅气气的黑猫警长 2万+

opencv中关于轮廓检测识别Contours及相关函数的介绍

1.contours概述 在利用openCV对图像进行处理时,我们可能会需要提取出图片上物体的轮廓,进而判断其形状、获取轮廓上的点等等。为了便捷地获得图像轮廓,我们可以使用opencv库中的Contours相关API接口。 Contours可以简单地被理解为一条由其上全部连续点组成的曲线,这些点通常颜色相同、像素值接近。一张图片上可能有多条轮廓,而每条轮廓由多个连续的像素点组成。Contours主要用于形状分析、物体检测识别和轮廓周长面积计算等场合[1]。 2.常用函数 opencv中最常用的两个API就是

weixin_44807846的博客 8854

【机器学习】Q-Learning详细介绍

Q-learning 是一种机器学习方法,它使模型能够通过采取正确的操作来迭代学习和改进。 Q-learning属于强化学习的算法

qq_43774332的博客 1万+

高通Sensor Tuning实战:手把手教你用Chromatix生成并打包bin文件(附避坑指南)

本文详细介绍了高通Sensor Tuning的全流程实战,从Chromatix配置到Bin文件加载验证。通过手把手教程,帮助开发者掌握Chromatix工具链的使用,避免常见配置错误,提升调试效率。特别针对kalama等新一代平台,提供经过验证的解决方案和避坑指南。

ios99的博客 483

从零组装一台会‘看’的无人机:手把手教你配置NUC机载电脑与D435深度相机(环境搭建篇)

本文详细介绍了如何从零开始组装一台具备视觉能力的智能无人机,重点讲解了NUC机载电脑与D435深度相机的配置方法。通过Ubuntu系统安装、ROS环境搭建、深度学习框架配置等步骤,帮助开发者实现无人机的自主避障和目标跟踪功能。文章还提供了性能优化和常见问题解决方案,是无人机视觉系统开发的实用指南。

weixin_30915275的博客 397

Q学习(Q-learning)简单理解

第1节 Q-learning逐步教程 本教程将通过一个简单但又综合全面的例子来介绍Q-learning 算法。该例子描述了一个利用无监督训练来学习未知环境的agent。 假设一幢建筑里面有5个房间,房间之间通过门相连。我们将这五个房间按照从0至4进行编号,且建筑的外围可认为是一个大的房间,编号为5。房间结构如下图: 上图的房间也可以通过一个图来表示,房间作为图的节点,两个房间若有门相连,则相应节点间对应一条边如图2所示 图2房间结构对应的图 第2节 Q-learning手工推演 ...

qq_39429669的博客 3万+

告别功能限制:Win11家庭版无损升级专业版全攻略

本文详细介绍了如何将Win11家庭版无损升级到专业版的全过程,包括升级前的准备、两种官方升级方案(Microsoft Store购买和使用产品密钥)以及命令行升级方法。升级后可解锁远程桌面、组策略编辑器和BitLocker加密等高级功能,适合需要更多商业功能的用户。

weixin_32822843的博客 702

强化学习算法之QLearning:理论与实践

1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术,旨在让智能体(agents)在环境(environment)中学习如何做出最佳决策,以最大化累积奖励(cumulative reward)。强化学习的核心在于智能体通过与环境的互动学习,而不是通过预先设定的规则或者手工工程。强化学习的主要应用...

AI天才研究院 2352

uds协议之can总线程序升级

uds协议简介 如何利用uds协议升级 升级流程 uds服务类型介绍

fangye945a的博客 1万+

天融信防火墙NGFW4000(TG-4628)安装配置笔记

配置一台全新的天融信防火墙NGFW4000,配置完后,内网用户10.10.1.0/24和10.10.2.0/24可以通过防火墙上网,外网用户可以通过访问防火墙的外网接口地址来访问内网的WEB服务器10.10.1.200,并且内网用户也可以通过WEB服务器的外网地址进行访问。 网络说明: 防火墙外网接口地址:218.90.123.121/30 防火墙内网接口地址:19...

weixin_33671935的博客 4455

opencv笔记(二十九)——提取轮廓相关函数使用方法

        opencv中常用的跟轮廓相关的操作有:findContours()查找轮廓;drawContours()画轮廓;轮廓填充;计算轮廓的面积和周长;提取轮廓凸包,矩形,最小外接矩形,外接圆等。它们都有相应的函数可以直接调用,那么任意形状怎么取呢?         方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状;         方法2:用findContours函数...

qq_37764129的博客 5992

电赛2024年H题智能小车基于MSPM0G3507主控MCU(利用8路灰度加上MPU6050的解决方式)

最后我觉得这个项目最重要的部分还是陀螺仪的精准度,如果一个陀螺仪的精准度高,这个项目就十分简单了,像mpu6050这种陀螺仪精准度就稍微差了一点,他有个最严重的问题就是温漂,偏航角会随着温度变化为变化,这一点在跑发挥项一的时候十分关键的,因为这个只差基督就会导致车子跑偏,导致无法完成 整个项目。如果条件足够的话建议可以换一个好一点的陀螺仪,然后就是灰度如果没有条件同样也可以换成红外。以上就是本次项目的一些小建议。

weixin_60991529的博客 6242

【OpenCV学习笔记22】- OpenCV中的轮廓 - 开始了解轮廓

简单实用OpenCV入门 - OpenCV中的轮廓 - 开始了解轮廓

移动的130 1000

某招标公告网和vcaptcha验证码识别逆向

本文分析了某验证码系统的加密流程及破解思路。首先通过反混淆技术定位到加密函数,拆解了包含指纹函数、环境参数等组成的加密字符串。研究发现验证码生成涉及canvas指纹、环境检测等反爬机制,可通过模拟浏览器环境绕过。验证过程需要解密图片顺序,通过work2.js计算还原图片位置,再结合滑动轨迹、时间等参数生成验证请求。文章仅提供技术研究思路,强调需遵守法律法规,严禁非法破解信息系统。完整流程包括环境模拟、加密参数还原、图片处理和轨迹生成等步骤,成功率较高。

码王吴彦祖的博客 578

华为 MetaERP 总账模块依托 “交易即核算” 的事件驱动架构,与 Oracle EBS 相比,更强调业务事件自动触发财务动作、实时数据同步和智能规则引擎,实现业务与财务的深度融合

华为MetaERP总账模块采用"交易即核算"架构,相比Oracle EBS实现了三大突破:1)业务事件自动触发财务动作,如采购收货自动生成暂估凭证;2)业务财务数据实时同步,支持即时分析;3)内置智能规则引擎,实现自动匹配、核销和结转。该模块覆盖采购、销售、资产、薪酬等全业务场景,支持多维核算和关联交易自动抵消,显著提升核算效率与准确性。其中采购暂估、销售结转等场景实现全自动化处理,较EBS减少80%手工操作。

金牌架构师 225

opencv python 学习笔记 14 图像轮廓

图像轮廓 **cv2.findContours(img,mode,method) mode:轮廓检索模式** RETR_EXTERNAL : 只检测最外面的轮廓; RETR_LIST : 检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中; -RETR_CCOMP : 检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界,第二层是空洞的边界; -RETR_TREE : 检索所有的轮廓,并重构嵌套轮廓...

xsstar的博客 411

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

[学习笔记] Windows编程——GDI——(十三)路径

学习笔记,随时更新。如有谬误,欢迎指正。说明:红色字体。

cxsydzn的博客 911

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

OpenCV学习笔记——《OpenCV3编程入门》读书笔记

这篇读书笔记,主要记录我阅读《OpenCV3编程入门》的读书笔记,作者毛星云写的这本书十分适合接触OpenCV的初学者,虽然理论性的内容是简要概括,但还是可以大致的理解。。此书最好的就是提供了大量的完整例子的代码,对初学者入门相当有帮助,建议各位OpenCV的初学者可以认真阅读一下这本书,会对OpenCV的编程有个一个整体的初步认识。 OpenCV学习笔记     chap1 邂逅

lwq1026的博客 7982

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

opencv笔记(9)—— 文档扫描[实战]

【代码】opencv笔记(8)—— 文档扫描[实战]

清园暖歌的博客 241

OpenCV 笔记(3):基本图形的绘制

Part11. 绘制简单的图形绘图功能是 OpenCV 最基础的功能,OpenCV 提供了基础的绘制函数,用于帮助我们绘制一些基本的图形。通过这些函数的组合,我们也可以做一些高级的应用。11.1 绘制点和圆OpenCV 的绘制函数相对简单,而且很多参数很类似,所以介绍第一个函数时会详细地介绍各个参数的含义,后面就不做特别详细的介绍了。我们先来看点和圆的绘制:#include<opencv...

Java与Android技术栈 437

opencv学习笔记18-opencv窗口绘制可旋转的圆

【代码】opencv学习笔记18-opencv窗口绘制可旋转的圆。

The_xz的博客 473

OpenCV-Python学习笔记

目标学习如何读取图像、显示图像和保存图像学习api函数:cv.imread()、cv.imshow()、cv.imwrite()学习使用Matplotlib显示图像使用OpenCV读取图像在OpenCV中,使用函数cv.imread()读取图像。 注意:即使图像路径错误,也不会引发任何错误,但是print(img)会给出None。显示图像使用函数cv.imshow()显示图像。 保存图像使用函数cv.imwrite()保存图像。 示例: 其中,函数cv.waitKey()是一个与键盘绑定的函

Kigha的博客 539

matplotlib 入门之Sample plots in Matplotlib

matplotlib教程学习笔记 这部分给出一些简单的示例。 Line Plot t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(t, s) ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)', ...

weixin_34290352的博客 653

OpenCV之查找并绘制最大轮廓及绘制轮廓的外接矩形

在上一篇文章:OpenCV之轮廓查找与绘制(findContours和drawContours函数详解)中,详细介绍了利用OpenCV进行轮廓的查找与绘制,但是实战中发现,我们经常需要绘制最大轮廓(主要目的是将小轮廓等噪声去除)以及绘制轮廓的外接矩形。下面这篇文章详细介绍一下如何绘制最大轮廓自己绘制轮廓的外接矩形。 目录一、查找并绘制最大轮廓二、绘制轮廓的外接矩形2.1 minAreaRect函数详解2.2 代码示例 一、查找并绘制最大轮廓 二、绘制轮廓的外接矩形 2.1 minAreaRect函数详解 m

Wendy的博客 1万+

OpenCV轮廓相关操作 C++

OpenCV轮廓相关操作 C++

cold暖的博客 5443
上一篇: 检测手指的好方法!思路
下一篇: 误差的复习
darkread
博客等级 码龄25年 42粉丝 81原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值