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我只学习了几个星期的Python和OpenCV编程,但StackOverflow已经帮了我很多次了。然而,我似乎想不出这个问题,所以决定问我的第一个问题。 我正在尝试拍摄图像 按面积查找最大等高线 删除轮廓外部的背景 有效地从中最大的对象&中删除背景 图片。 我正在努力完成最后一部分。我知道我需要以某种方式创建一个蒙版,然后将该蒙版放在原始图像上。 如何创建正确类型的蒙版?如何
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我正在尝试根据应用cv2.approxPolyDP() 后检测到的轮廓调整图像的大小。然后,我必须根据cv2.approxPolyDP()检测到的轮廓返回值使用cv2.resize()自定义裁剪,并根据cv2.approxPolyDP()检测到的轮廓返回值进行裁剪。 我想知道哪个索引是高度,哪个索引是宽度,或者起始x,y坐标和结束x,y坐标。 def biggestContour(co
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我想在plotlydensity_mapbox地图上添加天气等值线,但不确定必要的步骤。 首先,我创建了matplotlib等值线图以可视化数据。 然后,我使用geojsoncontour从所述等高线的matplotlib等值线图创建了geojson文件。 我现在想做的是,将等高线绘制在与density_mapbox相同的地图上。 geojson和包含数据的.csv文件he
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我有一个等高线图,如下所示: 现在,如果我没有数据来生成等高线图,而我只有图像,我如何从图像中提取每个像素的值并将其存储在数组中? 任何用MatLab/Python编写的建议或示例都会很有帮助! 推荐答案 这里有一个小的MatLab脚本,它可以完成这项工作(使用一些图形用户界面,阅读图底部的指南): %// Import the data: imdata = impo
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我是编程和Python方面的新手。我正在做一些教科书上的天线方向图,有一种叫做正弦空间的东西,天线方向图被投影到x-y平面上。生成的图案应包含在单位圆内)。当我使用matplotlib.pColoresh时,我能够获得我想要的模式。但我想不出如何让它与普洛特利一起工作。 我试图在Jupyter笔记本中说明我的问题。使用matplotlib.pColoresh,您可以看到我得到了预期的图。我特
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目标: 我要估计图像+中所示的给定遮罩对象的4个坐标四边形(不仅是矩形),而不会丢失该遮罩对象的任何像素。 试验: 我尝试使用CV2,但最终无法找到解决方案。 cv2.rangingRect:返回外接矩形的坐标(四边形估计不一定是完美的矩形) cv2.findContors+cv2.ApproxPolyDP:这不是很准确吗,并返回对象的估计极值点(需要更多的工作来估计四边
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输入图像: 预期产量: 我打算拟合三个(或一些数量的)多边形(在本例中是矩形),以表示此图像中的“大”白色斑点。在输出图像中绘制的矩形是根据我对白色区域的感知。我不指望算法会得出这些相同的边界区域。我希望的是在白色像素群周围放置一些紧密的多边形。 我最初的解决方案是找到该图像的轮廓,并通过找到每个轮廓中点的凸壳,在每个轮廓周围拟合一个闭合的凸多边形。 但是,由于白色区域高度碎片
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我想要按对数比例绘制,我已经使用: plt.contourf(cube[0,:,:].data, levels=np.arange(0,6000,10), norm=mplc.LogNorm()) 但我希望颜色栏仍然是线性比例...这可能吗?如果可能,我应该如何做到这一点?plt.colorbar()命令中的NORM关键字似乎无效。 推荐答案 参见this answer on
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我正在尝试将可观察到的笔记本从下面的链接转换为纯Javascript。 https://observablehq.com/@d3/contours 有没有办法做到这一点 推荐答案 这里: const width = 600; const height = 600; const value = (x, y) => (1 + (x + y + 1) ** 2 * (19
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我想根据第一张图中以下色点的浓度数据在XY平面上创建等值线图。我没有每个高度的角点,因此需要将浓度外推到xy平面的边缘(xlim=c(0,335),ylim=c(0,426))。 此处提供了这些点的绘图html文件:https://leeds365-my.sharepoint.com/:u:/r/personal/cenmk_leeds_ac_uk/Documents/Documents/H
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我在 R 中浏览了一页又一页的等高线图(包括关于 stackoverflow 的许多提示),但没有成功.这是我的等高线数据,包括添加卢旺达地图(数据由经度、纬度和雨量的 14 个值组成,分别为 x、y 和 z): 朗拉特雨28.92 -2.47 83.429.02 -2.68 14429.25 -1.67 134.729.42 -2.07 174.929.55 -1.58 151.529.57
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以下是使用 plotly.js 创建等高线图的示例.一些等高线重叠. 如何更改绘图设置以避免这种情况(例如增加分辨率、切换轮廓算法)?如果我使用 conrec.js 绘制相同的数据,则轮廓不会重叠. A.Conrec.js(这个可行,没有重叠) 示例源代码:https://github.com/jasondavies/conrec.js/tree/master/示例 B.P
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我有一个问题,但我不知道是什么!我有下一个代码,当我调试它时,调试器停止在 IplImage iplGray = cvCreateImage(cvGetSize(iplUltima), 8, 1 );CvMemStorage g_storage = null;CvSeq 轮廓 = 新 CvSeq(iplGray);opencv_imgproc.cvCvtColor(iplUltima,iplGr
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我编写了一个脚本 (Python 2.6),以 x、y、z(.csv 格式)对数据进行网格化,并显示数据的等高线图. 该脚本适用于某些数据集,但不适用于其他数据集 - 即使两个数据集都是使用相同的脚本创建的. 要绘制的数据集是通过从主数据集中进行子采样创建的. 这是 every_4.csv 的示例(每 4 行对主数据集进行二次抽样). 东移北移 TMI_nT526243.0 5
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我找到了这段代码来获取骨架化图像.我有一张圆形图片(https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2RXdzVGtXUTlPSGc/edit?usp=sharing). img = cv2.imread(nomeimg,0)尺寸 = np.size(img)骨架 = np.zeros(img.shape,np.uint8)ret,img = cv2.thr
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有谁知道 OpenCV 库中实现了哪种算法来执行轮廓检测?你也可以给我一个参考吗? 谢谢. 解决方案 来自 cv::findContours: 的文档 该函数使用算法 [Suzuki85] 从二进制图像中检索轮廓.轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具. 还有: [Suzuki85] 铃木聪等人.边界跟随数字化二值图像的拓扑结构分析计算机视觉、图形和图像处理,30(
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我正在尝试从轮廓中检测和精确定位图像中的某些对象.我得到的轮廓经常包含一些噪音(可能形成背景,我不知道).对象应类似于矩形或正方形,例如: 我通过形状匹配 (cv::matchShapes) 来检测带有这些对象的轮廓,无论有无噪声,我都得到了很好的结果,但是我在精细定位方面存在问题,以防万一噪音. 噪音看起来像: 或 例如. 我的想法是找到凸面缺陷,如果它们变得太强,则以某
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假设我有 3 个变量,使得 x=1:9y=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3)z=6:14 如何重新排列数据以便我可以使用 r 绘制数据的等高线图?我收到消息 contour.default(x, y, z) 中的错误:增加 'x' 和 'y' 值 谢谢. 解决方案 z 是要绘制等高线的值的 matrix.x 和 y 是它们各自的位置."Tyler" 在 r-help 邮件列表
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我在 raspberry pi 上使用 OpenCV 并使用 Python 构建.尝试制作一个简单的对象跟踪器,通过对图像进行阈值处理并找到轮廓来定位质心,从而使用颜色来查找对象.当我使用以下代码时: image=frame.arrayimgThresholded=cv2.inRange(图像,下,上)_,contours,_=cv2.findContours(imgThresholded,cv
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