Opencv中circle函数画离散的直线或者圆

最新推荐文章于 2024-08-27 10:07:03 发布

qq_27931977

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分类专栏： OpenCV

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本文详细介绍了cvCircle函数，这是OpenCV中用于绘制圆形的重要函数。文章解释了函数的定义、参数及其作用，包括图像、圆心坐标、半径、颜色等，并提供了具体的使用示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Circle，中文含义指：即圆形。cvCircle是指绘制圆形的一个程序函数。
定义
void cvCircle( CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );

参数图像圆心坐标半径线条的颜色
thickness 如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充
line_type 线条的类型。见 cvLine 的描述
shift 圆心坐标点和半径值的小数点位数

使用：

cv::circle(img,Point(10,10),8,CV_RGB(0,0,0),2);

比如用CV_RGB(255, 0,0)设置为红色， CV_RGB(255, 255,255)设置为白色，CV_RGB(0, 0,0)设置为黑色

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【opencv-c++】cv::circle圆形绘制

jn10010537的博客

10-07

2202

cv::circle绘制一个圆。 circle函数绘制一个具有给定圆心和半径的简单圆或填充圆。参数说明： img：画圆的输入输出图像。 center：圆的中心坐标。 radius：圆的半径。 color：线条的颜色。 thickness：正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充，如FILLED。 linetype：线条的类型。 shift ：圆心坐标点和半径值的小数点位数。

OpenCV-Python函数库

05-25

2715

其次，库中的一些函数可能需要调用底层库（例如 BLAS 和 LAPACK），这些库可能需要单独安装才能正常使用。是 OpenCV 的一个 Python 接口库，允许 Python 开发者使用 OpenCV 中广泛使用的图像处理工具。例如，在图像分类、目标识别和人脸识别等任务中，用 OpenCV 提取图像的特征后，再将其输入到其他机器学习算法中进行分类或识别。是一个非常实用的图像处理工具库，如果需要进行图像或计算机视觉相关的开发工作，这个库可以为您提供丰富的功能和便捷的接口。以字母“m”开头的函数。

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程永强

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ingy

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1388

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cvLine函数

jinwanchiji的博客

12-28

8485

功能：画一条线段连接两个点。函数形式： void cvLine ( CvArr * img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness = 1, int line_type = 8, int shift = 0 ) 参数列表： img :为一个图像类型的指针,指向单通道或多通道的图像

OpenCV使用中的一些函数记录

oruchimaru0420的博客

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新推出的OpenCV 4是通过C++ 11标准建立的，因此要求编译器兼容C++ 11标准，所需的CMake至少要是3.5.1版。 OpenCV 4仅支持Visual Studio 2015和2017两个版本。当常数与Mat变量进行数值运算时，运算的结果的类型保留Mat变量的类型。在OpenCV定义的数据类型Vec3x中，x表示基础的数据类型，b为uchar的缩写，s为short的缩写，w为ushort的缩写，d为double的缩写，f为float的缩写，i为int的缩写。 Mat类变量同时也是一个容器变

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qq_42745706的博客

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假设现在有一个点集，需要拟合出最能够表达点集轮廓的几条直线，并求直线之间的交点。从点集中拟合直线可以采用的方法：随机抽样一致性（RANSAC）,霍夫变换（though transform） c++ 程序代码 /** @brief 计算直线的交点 @param lines 直线：Vec4d=(vx, vy, x0, y0), where (vx, vy) is a normalized vec...

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【1】 circle（）用法 cv::circle()函数用法例子： //读取图像并建立窗口 int main(){ Mat image;//空图像 image = imread(TUTORIAL_SHARED_PATH"//puppy.bmp", cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::namedWindow("Original Image"); //在图像上绘圆 cv::circle(image,//目标图形 cv::Point(155, 110),//中心

Circle函数（opencv）

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12-18

8777

cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0) 参数含义： img为源图像指针； center为画圆的圆心坐标； radius为圆的半径； color为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红）； thickness 如...

OpenCV绘图函数（2）绘制圆形函数circle()的使用

jndingxin的专栏

08-27

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cv::circle 函数用于绘制一个给定中心和半径的简单圆或填充圆。

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cv2.circle()第一个是在哪张图上增加圆，第二个参数表述圆心位置，接着半径，颜色，线的宽度。特别需要注意的是第二个参数，这里（x，y）对应着原图的（y, x）

opencv中cvCircle的使用方法

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04-21

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Circle，中文含义指：即圆形。cvCircle是指绘制圆形的一个程序函数。定义 void cvCircle( CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 ); 参数 im

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止于至善

10-26

5653

绘制弧形使用椭圆绘制函数；填充图形使用thickness 的值为 -1；绘制图形不能超出图像，超出部分直接按照图像边缘截取；图像尺寸较小时，LINE_4 线型存在明显的锯齿，LINE_AA 线型更加平滑；图像尺寸较大时，则线型的影响并不大，推荐采用默认值 LINE_8。

opencv2 第9天检测基本图形--circle

zhouzhouzf的专栏

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image= cv::imread("D:\\1.jpg",0); cv::GaussianBlur(image,image,cv::Size(5,5),1.5); std::vector circles; cv::HoughCircles(image, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, // accumulator resolution

opencv实现matlab中的lowpassfilter

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### 使用 OpenCV 实现低通滤波器为了在 OpenCV 中实现类似于 MATLAB 的 `lowpassfilter` 功能，可以采用多种方法。一种常见的做法是利用傅里叶变换来设计和应用低通滤波器。 #### 方法一：使用 DFT 和 IDFT 进行频域处理通过离散傅里叶变换 (DFT)，可以在频率域内创建一个圆形的低通滤波掩模，并将其应用于图像。之后再执行逆离散傅里叶变换 (IDFT) 将结果转换回空间域。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void applyLowPassFilter(const Mat& inputImage, Mat& outputImage, int d0) { // Convert image to float and do the fourier transform Mat padded; //expand input image to optimal size int m = getOptimalDFTSize(inputImage.rows); int n = getOptimalDFTSize(inputImage.cols); copyMakeBorder(inputImage, padded, 0, m - inputImage.rows, 0, n - inputImage.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0)); Mat planes[] = {Mat_<float>(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)}; Mat complexI; merge(planes, 2, complexI); // Add to the expanded another plane with zeros dft(complexI, complexI); // this way the result may fit in the source matrix // Create a mask for Low Pass Filter Mat padMask = Mat::ones(m, n, CV_32F); Point center = Point(padMask.cols / 2, padMask.rows / 2); circle(padMask, center, d0, Scalar(0), -1, LINE_AA); split(complexI, planes); // planes[0] = Re(DFT(I)), planes[1] = Im(DFT(I)) magnitude(planes[0], planes[1], planes[0]);// planes[0] = magnitude Mat magI = planes[0]; // Apply Mask by multiplication multiply(magI, padMask, magI); // Compute the inverse DFTs of the result idft(complexI, complexI); split(complexI, planes); // planes[0] = Re(DFT(I)), planes[1] = Im(DFT(I)) // Crop the outcome back to the original size magI = planes[0](Rect(0, 0, inputImage.cols, inputImage.rows)); normalize(magI, outputImage, 0, 1, NORM_MINMAX); // Transform the matrix with float values into the // viewable image form (float between values 0 and 1). } ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的理想型圆形单位脉冲响应的低通滤波器[^1]。 #### 方法二：使用 GaussianBlur 函数模拟低通效果另一种更简单的方法就是直接调用 OpenCV 提供的 `GaussianBlur()` 函数，它本质上就是一个平滑操作，能够起到类似的效果： ```cpp cv::Mat src = ... ;// 输入图片 cv::Mat dst; int ksize_width = 7; // Kernel width must be positive odd number. int ksize_height = 7; // Kernel height must be positive odd number. double sigmaX = 0; // Standard deviation in X direction. GaussianBlur(src, dst, Size(ksize_width,ksize_height),sigmaX ); imshow("Blurred Image",dst); waitKey(); ``` 这种方法不需要显式的频谱分析过程，在实际应用中更为简便高效[^2]。