cv.minAreaRect例程

以下是使用cv.minAreaRect函数的示例代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像并进行边缘检测
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 100, 200)

# 查找轮廓并绘制最小外接矩形
contours, hierarchy = cv.findContours(edges, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    rect = cv.minAreaRect(cnt)
    box = cv.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv.imshow('img', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

该代码将读取一张图像，将其转换为灰度图像并进行边缘检测。然后使用cv.findContours函数查找图像中的轮廓，并使用cv.minAreaRect函数找到每个轮廓的最小外接矩形。最后，使用cv.drawContours函数在原始图像上绘制矩形，并显示结果。

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vivado 2020.1 导入例程

您好！要在 Vivado 2020.1 中导入例程，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开 Vivado 2020.1 开发环境。

2. 在 Vivado 的主界面上，点击 "Open Example"（打开示例）按钮。

3. 在弹出的窗口中，您可以选择从 "Installed"（已安装）或 "Downloaded"（已下载）的例程库中导入例程。选择适合您需求的选项并点击 "Next"（下一步）。

4. 在下一个窗口中，可以通过搜索框或者手动浏览来查找您感兴趣的例程。选择您想要导入的例程并点击 "Next"（下一步）。

5. 在接下来的窗口中，可以选择将例程复制到特定的工作目录中，或者直接使用默认的工作目录。点击 "Next"（下一步）。

6. 确认设置后，点击 "Finish"（完成）按钮。

这样，您就成功地将例程导入到 Vivado 2020.1 中了。您可以通过打开该例程，并根据提供的说明进行实验和学习。希望这对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

signal.h使用例程

以下是一个使用 signal.h 的简单例程：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <signal.h>
#include <unistd.h>

void signal_handler(int signal_num) {
    printf("Received signal %d\n", signal_num);
}

int main() {
    // 注册 SIGINT 信号的处理函数
    signal(SIGINT, signal_handler);

    printf("My PID is %d\n", getpid());
    while(1) {
        // 等待信号
        sleep(1);
    }

    return 0;
}

这个例程中，我们定义了一个 signal_handler() 函数，当接收到 SIGINT 信号时，会输出 "Received signal n" 的信息。在 main() 函数中通过 `signal(SIGINT, signal_handler)` 注册了对 SIGINT 信号的处理函数，然后进入一个无限循环等待信号的到来。当我们在终端中按下 Ctrl+C 时，就会触发 SIGINT 信号，程序会调用 signal_handler() 函数并输出相应的信息。