幻方解法之错位补角法生成奇阶幻方

这段代码展示了如何通过错位补角法生成奇阶幻方。程序首先填充1到n*n的数字,然后进行横错位和竖错位操作,接着进行横补角和竖补角,以确保每个步骤后仍为有效的幻方。通过调整顺序和方向,可以生成四个不同的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/*

程序思想参考百度百科上"幻方法则" 2015-01-27

http://baike.baidu.com/link?url=7ynfkLYfGv4f7PtQkuH4PSn_8IFr_QFAN-Bnsk0hmd2uk6WITW7r1d8o7IQJ1IL3bNRHbpHYbVXpDAvNbyJBDK


其实在维基百科上有更全面的,搜索Magic square即可查到,可惜太英语了,有点难,留着以后看^*^


代码环境xcode6.1 playground


几个公用函数只在第一篇显示,后面的篇章不在重复

func isMagic(s:[[Int]])->[Int]?

func printMagic(s:[[Int]])

func signed(aint: Int)->Int

func correction(k: Int, step: Int) ->Int

*/


/*

四、错位补角法生成奇阶幻方

1.对于所有的奇阶幻方,1-n*n从小到大填入n*n的方格中。以n=5时,1-25为例。

     

2.横错位,将方格横向错位,每行错位数为 n-行数,即第一行横向移动n-1位,第二行横向移动n-2...直到形成一个左低右高的楼梯。

           

3.横补角,以中间行为基准,将突出的数字补回本行所缺的方格内,45补到1的前,10补到6前,16补到20后,2122补到25后。从而重新得到一个n*n方格。


4.竖错位,将方格纵向错位,每列错位数为 n-列数,即第一列横向移动n-1位,第二列横向移动n-2...直到形成一个左低右高的楼梯。

           

5.竖补角,以中间列为基准,将突出的数字补回本列所缺的方格内,1723补到4上,24补到5上,2补到21下,39补到22下。从而重新得到一个n*n方格,及得到结果。


结语:错位补角可以先横后竖,也可以先竖后横。楼梯可以左低右高,也可以左高右低。只要保证横竖做出的楼梯方向相同,就能得到正确结果。一共可以求出4个答案

*/

func JJRepair(#step: Int, #rowfirst: Bool, #maxfirst: Bool) -> ([[Int]])?{

    if (step < 3) { return nil}

    if (step % 2 == 0) { return nil}

    

    let aRow = [Int](count: step, repeatedValue: 0)

    var solution = [[Int]](count: step, repeatedValue: aRow)

    

    //1-n*n从小到大填入n*n的方格中

    var iPut = 1

    for var row = 0; row < step; ++row{

        for var col = 0; col < step; ++col{

         

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用OpenCV判断正方形的旋转角度的问题。首先,我得回想一下OpenCV中相关的功能和步骤。用户提到了检测正方形的旋转角度,所以可能需要使用轮廓检测和形状分析的方。 首先,用户的问题是关于检测正方形的旋转角度,所以应该想到图像处理的基本流程:读取图像,预处理,轮廓检测,然后分析轮廓。根据引用中的内容,比如引用[1]提到cv.findContours()和轮廓分析,这可能是一个关键步骤。然后,引用[3]中的二值化、腐蚀膨胀操作可能也是预处理的一部分。 接下来,我需要确定步骤。首先,用户可能需要将图像转为灰度,然后二值化,可能还需要形态学操作来去除噪声,使轮廓更清晰。找到轮廓之后,需要筛选出正方形的轮廓。这里可能需要计算轮廓的近似多边形,比如使用cv.approxPolyDP(),检测是否为四边形,并且面积足够大,排除小噪声。 然后,如何计算旋转角度呢?一个方是使用最小外接矩形,cv.minAreaRect(),这会返回一个旋转矩形,包含中心点、宽高和旋转角度。不过需要注意的是,这个旋转角度可能根据矩形的方向不同而有不同的范围,比如0到90度或者-0到-90度,需要根据实际情况调整。 另外,可能要考虑正方形的对称性,比如每90度旋转一次会看起来一样,所以可能需要确定实际的角度范围是否符合用户需求。比如,如果正方形是从正面旋转了30度,那么外接矩形的角度可能就是30度,但如果旋转超过45度,外接矩形的角度可能会以另一边为基准,变成补角,所以可能需要处理这种情况,确保角度在正确的范围内。 还需要注意,有时候检测到的轮廓可能不是完美的正方形,尤其是如果图像有噪声或者光照不均,这时候可能需要调整轮廓近似的精度,或者进行更多的预处理步骤,如高斯模糊、阈值处理等,以得到更准确的轮廓。 然后,根据用户提供的引用[3],他们在处理图像时进行了二值化、腐蚀和膨胀,这可能有助于去除小的干扰点,使轮廓更完整。所以在实际代码中,可能需要类似的预处理步骤。 最后,生成相关问题时,需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何提高检测精度,处理不同方向的形状,或者如何处理多边形的其他情况,比如矩形和正方形的区别,或者如何应用在实际项目中如文档扫描等。 总结步骤应该是:图像预处理→轮廓检测→筛选正方形轮廓→计算最小外接矩形→获取旋转角度。同时,需要注意角度的修正和可能的多轮廓处理,比如如果有多个正方形,需要遍历每个符合条件的轮廓。</think>### 使用OpenCV判断正方形的旋转角度 以下是分步实现方: --- #### **1. 图像预处理** - **灰度化与二值化**:将图像转换为灰度图,并通过阈值处理分离前景和背景。 - **形态学操作**:使用腐蚀和膨胀去除噪声,平滑边缘[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转为灰度图 image = cv2.imread("square.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 形态学操作(可选) kernel = np.ones((3,3), np.uint8) binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) ``` --- #### **2. 轮廓检测** - 使用`cv2.findContours()`检测所有轮廓。 - 筛选出近似四边形的轮廓(通过多边形逼近)[^1]。 ```python contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: # 计算轮廓周长并做多边形逼近 peri = cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * peri, True) # 筛选四边形且面积足够大的轮廓 if len(approx) == 4 and cv2.contourArea(approx) > 1000: # 计算最小外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(approx) (x, y), (w, h), angle = rect print(f"旋转角度: {angle} 度") ``` --- #### **3. 角度修正** - `cv2.minAreaRect()`返回的角度范围为 `[-90, 0)`,需根据宽高比调整: ```python if w < h: angle += 90 ``` --- #### **4. 可视化结果** ```python # 绘制轮廓和旋转矩形 box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(image, [box], 0, (0,255,0), 2) cv2.imshow("Result", image) cv2.waitKey(0) ``` --- ### **关键点解释** - **最小外接矩形**:`cv2.minAreaRect()`能返回旋转矩形,其角度反映物体的倾斜方向[^1]。 - **角度范围**:需根据矩形的宽高比修正角度值,确保结果在 `[0, 180)` 范围内。 - **对称性问题**:正方形旋转90度后外观不变,实际应用中需结合场景逻辑判断。 ---
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