vector<vector<Point> >(1, contour)

时间: 2023-08-13 08:06:47 浏览: 78
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智能车航天物流车道线检测代码

这是一个使用 OpenCV 库中的 `vector` 和 `Point` 类型创建的二维向量的示例。它创建了一个包含一个 `contour` 的二维向量。 在这里，`vector<vector<Point>>` 表示一个二维向量，每个元素都是一个 `vector<Point>` 类型的向量。`Point` 类型是 OpenCV 提供的用于表示二维坐标点的类。 `vector<vector<Point>>(1, contour)` 的意思是创建一个包含一个元素的二维向量，该元素是 `contour`。这样做的目的是将 `contour` 放入一个容器中，以便后续可以对其进行操作和访问。 请注意，这只是一个示例，实际使用时可能还会有其他代码来初始化和操作这个二维向量。
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vector<vector > contours;

This line declares a 2D vector named "contours", where each ... The outer vector can store multiple contours, while the inner vector contains the set of points that make up each individual contour.

解释一下 opencv中vector<vector > contours;

在OpenCV中，contours是一个vector的vector，即每个contour都是一个vector<Point>类型的向量。其中，每个contour表示一组连续的轮廓点，每个轮廓点都是一个2D平面上的点，可以用Point类型表示。因此，contours可以...

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std::vector<std::vectorcv::Point> contours;

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no match for call to ‘(cv::Moments) (std::vector<cv::Point_<int> >&)’ 38 | Moments moments = moments(max_contour);

std::vector<cv::Point> contour; // assume this is your contour data // convert the contour data into a cv::Mat data type cv::Mat contourMat(contour); // calculate the moments of the contour cv::...

将下列代码转换成python代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <time.h> using namespace cv; using namespace std; // 8邻域 const Point neighbors[8] = { { 0, 1 }, { 1, 1 }, { 1, 0 }, { 1, -1 }, { 0, -1 }, { -1, -1 }, { -1, 0 }, {-1, 1} }; int main() { // 生成随机数 RNG rng(time(0)); Mat src = imread("1.jpg"); Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); Mat edges; Canny(gray, edges, 30, 100); vector seeds; vector contour; vector<vector> contours; int i, j, k; for (i = 0; i < edges.rows; i++) for (j = 0; j < edges.cols; j++) { Point c_pt = Point(i, j); //如果当前点为轮廓点 if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { contour.clear(); // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); // 区域生长 while (seeds.size() > 0) { // 遍历8邻域 for (k = 0; k < 8; k++) { // 更新当前点坐标 c_pt.x = seeds[0].x + neighbors[k].x; c_pt.y = seeds[0].y + neighbors[k].y; // 边界界定 if ((c_pt.x >= 0) && (c_pt.x <= edges.rows - 1) && (c_pt.y >= 0) && (c_pt.y <= edges.cols - 1)) { if (edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) == 255) { // 当前点清零 edges.at<uchar>(c_pt.x, c_pt.y) = 0; // 存入种子点及轮廓 seeds.push_back(c_pt); contour.push_back(c_pt); }// end if } } // end for // 删除第一个元素 seeds.erase(seeds.begin()); }// end while contours.push_back(contour); }// end if } // 显示一下 Mat trace_edge = Mat::zeros(edges.rows, edges.cols, CV_8UC1); Mat trace_edge_color; cvtColor(trace_edge, trace_edge_color, CV_GRAY2BGR); for (i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); //cout << edges[i].size() << endl; // 过滤掉较小的边缘 if (contours[i].size() > 5) { for (j = 0; j < contours[i].size(); j++) { trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[0] = color[0]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[1] = color[1]; trace_edge_color.at<Vec3b>(contours[i][j].x, contours[i][j].y)[2] = color[2]; } } } imshow("edge", trace_edge_color); waitKey(); return 0; }

if ((x >= 0) and (x <= edges.shape[0] - 1) and (y >= 0) and (y <= edges.shape[1] - 1)): if edges[x, y] == 255: # 当前点清零 edges[x, y] = 0 # 存入种子点及轮廓 seeds.append((x, y)) contour....
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vector<Point> merged_contour; merged_contour.insert(merged_contour.end(), Contours_points[min_start_idx].begin(), Contours_points[min_start_idx].end()); merged_contour.insert(merged_contour.end(), ...

修改代码，获取距离最近的两个首尾点，且记录这两个点对应的轮廓标号，将这两个点对应的轮廓连接起来，然后跳过这两个首尾点，去寻找下一个距离最近的首尾点，重复上面的步骤，直到遍历完所有轮廓 double minDist = DBL_MAX; Point2f p1, p2; for (int i = 0; i < Contours_points.size(); i++) { for (int j = i + 1; j < Contours_points.size(); j++) { double dist1 = norm(Contours_points[i].front() - Contours_points[j].front()); double dist2 = norm(Contours_points[i].front() - Contours_points[j].back()); double dist3 = norm(Contours_points[i].back() - Contours_points[j].front()); double dist4 = norm(Contours_points[i].back() - Contours_points[j].back()); if (dist1 < minDist) { minDist = dist1; p1 = Contours_points[i].front(); p2 = Contours_points[j].front(); } if (dist2 < minDist) { minDist = dist2; p1 = Contours_points[i].front(); p2 = Contours_points[j].back(); } if (dist3 < minDist) { minDist = dist3; p1 = Contours_points[i].back(); p2 = Contours_points[j].front(); } if (dist4 < minDist) { minDist = dist4; p1 = Contours_points[i].back(); p2 = Contours_points[j].back(); } } }

vector<Point> merged_contour; merged_contour.insert(merged_contour.end(), Contours_points[min_start_idx].begin(), Contours_points[min_start_idx].end()); merged_contour.insert(merged_contour.end(), ...

在OpenCVSharp中，Point[] minContour怎样绘制

vector<Point> contourPoints = FindContours(image, RetrievalModes.CCOMP, ContourApproximationModes.ApproxSimple); 2. 确定minContour数组，它是一个包含多个Point类型的数组，表示轮廓的每个顶点。 ...

实验1图形的扫描转换（1）使用Visual studio 建立一个单文档的空项目。 （2）用双线性插值算法实现封闭图形填充。

Pixel interpolate(Pixel* pixels, int x, int y, const std::vector<Point>& contour_points) { // 使用类似上述Python示例中的双线性插值计算方法 } 在这个过程中，你需要根据具体的视觉效果需求和平台特性...

使用C++和opencv。 有一张灰度图res，轮廓识别结果contours。对图做如下处理。 1、对每个轮廓，分别做从步骤2开始的处理。 2、找到轮廓中心。 3、从轮廓中心，间隔2°作射线（射线不用在res中画出），找到和轮廓的180个交点。 4、对每个交点做从步骤5开始的处理。 5、从交点出发，以中心点-交点方向为正方向，沿着正向和负向各寻找5各像素。 6、从步骤5中找出的10个像素点中，计算灰度值最大值和最小值的差值。 7、根据差值大小，使用applyColorMap函数对图像实现伪彩。要求差值越大颜色越红，差值越小颜色越蓝。

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(res, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 遍历每个轮廓 for (const auto& contour : contours) { // 找到轮廓中心 cv:...

用vs中opencv定义开始和结束帧数，以及读取背景图像。然后通过一个循环，对每一帧进行处理。 在处理每一帧之前，首先读取该帧，并将其转换为灰度图像。然后将灰度图像转换为双精度浮点型，并从背景图像中减去，得到差异图像。接着，对差异图像进行二值化处理，使用形态学开运算去除噪声，并通过连通组件分析找到每个目标轴的区域。 对于每个目标轴的区域，通过找到其非零像素点，构建一个二元线性回归模型，以拟合目标轴的轴线。然后根据拟合出的轴线，计算出轴线的两个端点，并在原始图像上绘制出这两个端点。 最后，将处理后的图像显示出来，并等待1毫秒，以允许图像更新。整个处理过程循环执行，直到达到设定的结束帧数为止。

vector<vector<Point>> contours; findContours(diff_frame, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 对于每个目标轴的区域，使用二元线性回归拟合轴线，并在原始图像上绘制出轴线的两个端点 for ...

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