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+

Imatest-Star模块(西门子星图)

星图分析指南:基于ISO12233标准的MTF测试方法,通过放射状射线和正弦灰度变化评估相机SFR性能。

weixin_64706696的博客 1565

5G MBS(组播广播服务)深度解析:从标准架构到商用实践

5G MBS(组播广播服务)深度解析:从标准架构到商用实践

大家好,我是码农老gou,一名专注于编程技术的程序员。在这个博客中,我将与大家分享我在工作和学习中的经验、见解以及一些实用的技术干货。 1081

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+

数字签名(Digital Signature)技术详解:从原理到实践

数字签名技术是数字世界身份认证和数据完整性的核心保障。它结合非对称加密和哈希函数两大密码学技术,实现双重安全防护:哈希函数确保数据完整性,非对称加密确保签名不可伪造。签名过程包括发送方用私钥加密文件哈希值生成签名,接收方用公钥验证签名并比对哈希值。RSA、DSA、ECDSA等主流算法各有特点,适用于不同场景。公钥基础设施(PKI)通过数字证书和CA认证建立信任链,确保公钥真实性。这套技术体系支撑着电子合同、软件认证、在线交易等各类数字安全应用,是现代网络信任体系的基石。

guigenyi的专栏 1365

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

ThingsKit物联网平台产品管理之物模型

物模型是ThingsKit物联网平台为产品定义的数据模型,用于描述产品的功能。本文介绍物模型相关概念和使用限制。

云腾五洲官方博客 1174

c++ pcl点云处理(2025 长期更新)

目录1.常用的点云文件2.认识点云的文件格式3.点云的数据结构4.输入输出(IO)5.KD树6.Oc树(八叉树)7.点云可视化8.点云滤波9.点云拟合分割10.点云与图像11.特征点与特征描述及提取12.点云配准13.点云曲面重建

twnkie的博客 2259

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

【Python机器学习】决策树与随机森林:解释性与鲁棒性的平衡

本文深入探讨了决策树和随机森林在解释性与鲁棒性之间的权衡。决策树以其完美的可解释性、快速的推理速度和无需特征标准化等优势,在许多场景中仍然是首选算法。一个经过合理剪枝的决策树,其每个决策路径都可以转化为业务规则,这在金融风控、医疗诊断等对透明度有严格要求的领域无可替代。然而,单棵决策树的高方差和容易过拟合的特性限制了其泛化能力。随机森林通过集成学习的思想,巧妙地解决了这个矛盾。它维持了相对较好的解释性(通过特征重要性、OOB估计等方式),同时通过多棵树的投票或平均,大幅降低了模型的方差。

nmdbbzcl的博客 626

【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

S7-1500——(一)西门子PLC编程从入门到精通4、SCL间接寻址

学习目标是在掌握博途平台SCL编程语言的基本使用基础之上,进一步了解SCL语言环境下的间接寻址过程,初步具备编写复杂控制程序的能力;在编写plc程序过程中, 需要对plc中的数据进行访问,这就是寻址;直接寻址间接寻址;直接寻址直接寻址就是直接对数据的存储单元进行访问;根据表达方式的不同,可分为绝对寻址和符号寻址;对于plc中的标准数据存储区包括IQMTCL以及标准数据块,既可以使用绝对寻址,也可以使用符号寻址;绝对寻址在使用绝对寻址时,可以寻址的宽度包括位,字,节字,双字;

大小曲奇的博客 2121

IEC61850规约客户端软件开发实战(第六章)

IEC 61850标准中的GOOSE(Generic Object Oriented Substation Event,面向通用对象的变电站事件)功能是变电站自动化系统的核心通信机制,主要用于实现智能电子设备(IED)间高可靠性、低延时的实时信号传输。本章简述其核心功能与技术特点。

半青年的博客 1778

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

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

[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

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

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

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

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