中心点到轮廓的距离曲线opencv

occ曲线曲面计算距离全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：OCC曲线曲面计算距离是计算计算机辅助设计和制造中的一个关键技术。

在现实世界中，我们经常需要对曲线曲面进行距离计算，例如在工程设计、医学成像、动画制作等领域。

通过计算曲线曲面之间的距离，我们可以更准确地对物体进行建模和分析，从而得到更好的设计方案和更高的效率。

在计算机辅助设计和制造中，OCC（OpenCASCADE）是一个非常流行的开源几何建模库，可以用于处理曲线曲面的各种操作，包括距离计算。

OCC提供了一系列的API（应用程序编程接口），使我们可以方便地对曲线曲面进行距离计算。

在OCC中，曲线曲面之间的距离通常可以分为两种情况：一种是点与曲面之间的距离，另一种是曲线与曲面之间的距离。

下面我们将分别介绍这两种情况的距离计算方法。

我们来看点与曲面之间的距离计算。

对于一个点和一个曲面，我们需要计算这个点到曲面最近点的距离。

在OCC中，可以通过以下步骤实现：1. 我们需要定义一个点和一个曲面。

点可以用gp_Pnt类表示，曲面可以用Geom_Surface类表示。

2. 然后，我们可以使用BRep_Tool::ClosestPoint函数来计算点到曲面的最近点。

3. 通过计算点到最近点的距离，即可得到点与曲面之间的距离。

在许多应用中，我们不仅需要计算曲线曲面之间的最短距离，还需要考虑曲线曲面之间的一般距离。

这时候，我们可以使用一些近似算法来进行计算，例如最小二乘法、拟合算法等。

这些算法可以帮助我们更精确地计算曲线曲面之间的距离，从而得到更可靠的结果。

OCC曲线曲面计算距离是一个非常重要的技术，在计算机辅助设计和制造中有着广泛的应用。

通过合理使用OCC提供的API和算法，我们可以方便地计算曲线曲面之间的距离，从而更好地进行建模和分析。

在未来的发展中，我们可以期待OCC技术的进一步改进和应用，为实际工程和科学领域提供更多可能性。

【此处应使用其他平台或方法进行验证】。

occ曲线曲面计算距离
计算 OCC（Oriented Bounding Box）曲线或曲面之间的距离是一个复杂的问题，因为它涉及到两个几何体之间的距离计算。

首先，我们需要确定两个几何体之间的最短距离。

对于曲线和曲面之间的
距离计算，可以采用一些数值计算方法，比如最近点算法，通过寻
找曲线或曲面上最接近的点来计算它们之间的距离。

另一种方法是
使用参数化曲线或曲面的方程来计算它们之间的距离。

另外，对于OCC曲线和曲面，还可以考虑使用包围盒（Bounding Box）来简化距离计算。

包围盒是一个简单的几何体，
可以用来包围曲线或曲面，从而减少复杂度。

通过计算两个包围盒
之间的距离，可以得到曲线或曲面之间的近似距离。

在实际应用中，还可以考虑使用计算机图形学或几何建模软件
中的专门算法来计算OCC曲线和曲面之间的距离。

这些软件通常提
供了丰富的几何计算工具，可以帮助我们精确地计算曲线和曲面之
间的距离。

总的来说，计算OCC曲线和曲面之间的距离是一个复杂而且需
要综合考虑多种因素的问题，需要根据具体情况选择合适的方法和工具来进行计算。

C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解⼀、Canny检测轮廓在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。

⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜，从⽬前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取⽅⾯是最优秀的边缘检测算法。

canny边缘检测采⽤双阈值值法，⾼阈值⽤来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，⽽低阈值⽤来保证不丢失细节部分，低阈值检测出来的边缘更丰富，但是很多边缘并不是我们关⼼的。

最后采⽤⼀种查找算法，将低阈值中与⾼阈值的边缘有重叠的线条保留，其他的线条都删除。

本篇⽂章中不对canny的算法原理作进⼀步说明，稍后会在图像处理算法相关的⽂章中详细介绍。

下⾯我们⽤OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘int main(){Mat I=imread("../cat.png");cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY);Mat contours;Canny(I,contours,125,350);threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);namedWindow("Canny");imshow("Canny",contours);waitKey();return 0;}显⽰效果如下:⼆、直线检测⽤到的是霍夫变换检测直线的算法直线在图像中出现的频率⾮常之⾼，⽽直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作⽤，本⽂通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。

我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 );它的输⼊是⼀个⼆值的轮廓图像，往往是边缘检测得到的结果图像；它的输出是⼀个包含多个Vec2f点的数组，数组中的每个元素是⼀个⼆元浮点数据对<rou,theta>，rou代表直线离坐标原点的距离，theta代表⾓度。

在使用Python进行图像处理时，OpenCV是一个非常强大和常用的库。

它提供了各种各样的功能，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等。

其中，激光中心线提取是一个常见的需求，在工业、医学和科研领域都有大量的应用。

本文将介绍如何使用OpenCV和Python来实现激光中心线的提取。

我们将按照以下步骤进行讲解：1. 导入所需的库和模块在开始之前，我们需要导入所需的库和模块。

在Python中，我们可以使用import关键字来导入库和模块。

在这个例子中，我们需要导入OpenCV库和NumPy库。

OpenCV是一个专业的计算机视觉库，而NumPy是一个用于处理数值数据的库。

2. 读取并显示原始图像接下来，我们需要读取原始的图像，并将其显示出来。

在这个例子中，我们假设原始图像中包含了激光的轨迹。

我们可以使用OpenCV的imread函数来读取图像，并使用imshow函数来显示图像。

3. 图像预处理在进行激光中心线的提取之前，我们需要对图像进行一些预处理。

这些预处理的步骤通常包括去噪、边缘检测、二值化等。

在这个例子中，我们可以使用OpenCV的GaussianBlur函数来去噪，使用Canny函数来进行边缘检测，使用threshold函数来进行二值化。

4. 激光中心线提取一旦图像经过预处理之后，我们就可以开始进行激光中心线的提取了。

这个过程通常包括寻找轮廓、计算轮廓的中心线等步骤。

在这个例子中，我们可以使用OpenCV的findContours函数来寻找轮廓，使用approxPolyDP函数来对轮廓进行逼近，最后使用fitLine函数来拟合轮廓的中心线。

5. 显示结果并保存我们可以将提取得到的激光中心线显示出来，并将结果保存为新的图像文件。

我们可以使用OpenCV的line函数来绘制中心线，使用imwrite函数来保存结果图像。

通过以上步骤，我们可以很容易地使用OpenCV和Python来实现激光中心线的提取。

opencv库常⽤函数常⽤opencv函数：1、cv2.line()：画线——参数依次为：图⽚路径，起点和终点坐标值，颜⾊（rgb），线条宽度（像素）2、dst = cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)：颜⾊空间转换函数——参数依次为(原图像，color转化代码，输出图像，输出通道), 返回转换后的图像3、ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)：固定阈值⼆值化——src：输⼊图，只能输⼊单通道图像，通常来说为灰度图dst：输出图thresh：阈值maxval：当像素值超过了阈值（或者⼩于阈值，根据type来决定），所赋予的值type：⼆值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV4、cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) ：查找检测物体的轮廓opencv2返回两个值：contours：hierarchy。

注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy参数：第⼀个参数是寻找轮廓的图像；第⼆个参数表⽰轮廓的检索模式，有四种（本⽂介绍的都是新的cv2接⼝）：cv2.RETR_EXTERNAL 表⽰只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建⽴等级关系cv2.RETR_CCOMP 建⽴两个等级的轮廓，上⾯的⼀层为外边界，⾥⾯的⼀层为内孔的边界信息。

如果内孔内还有⼀个连通物体，这个物体的边界也在顶层。

cv2.RETR_TREE 建⽴⼀个等级树结构的轮廓。

第三个参数method为轮廓的近似办法cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩⽔平⽅向，垂直⽅向，对⾓线⽅向的元素，只保留该⽅向的终点坐标，例如⼀个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使⽤teh-Chinl chain 近似算法返回值cv2.findContours()函数返回两个值，⼀个是轮廓本⾝，还有⼀个是每条轮廓对应的属性。

opencv求轮廓的最大轴平行矩形的宽度以OpenCV求轮廓的最大轴平行矩形的宽度在计算机视觉和图像处理中，轮廓是图像中物体的边界曲线。

在OpenCV中，我们可以使用轮廓检测算法来提取图像中的轮廓。

而在得到轮廓后，我们常常需要进一步分析轮廓的特征，例如最大轴平行矩形的宽度。

最大轴平行矩形是指能够完全包围住轮廓的矩形，且矩形的边与轴平行。

它是轮廓的一个重要特征，可以用于计算物体的尺寸和形状信息。

在OpenCV中，我们可以使用minAreaRect函数来计算最大轴平行矩形。

我们需要对图像进行预处理，通常包括灰度化、二值化等操作。

然后，我们使用findContours函数来提取图像中的轮廓。

该函数会返回一个轮廓的列表，每个轮廓由一系列的点组成。

接下来，我们可以使用minAreaRect函数来计算轮廓的最大轴平行矩形。

该函数需要传入一个轮廓作为参数，然后返回一个旋转矩形。

旋转矩形由矩形的中心点坐标、宽度、高度和旋转角度组成。

我们可以通过旋转矩形的宽度和高度来计算最大轴平行矩形的宽度。

在计算最大轴平行矩形的宽度之前，我们通常需要对旋转矩形进行一些处理。

例如，我们可以使用boundingRect函数将旋转矩形转换为普通矩形。

boundingRect函数会返回一个矩形，其中包含了旋转矩形的左上角坐标和宽度、高度。

然后，我们可以使用矩形的宽度作为最大轴平行矩形的宽度。

除了使用minAreaRect函数外，还可以使用其他方法来计算最大轴平行矩形的宽度。

例如，我们可以使用minEnclosingCircle函数来计算轮廓的最小外接圆，然后将外接圆转换为最大轴平行矩形。

类似地，我们还可以使用fitEllipse函数来计算轮廓的椭圆，然后将椭圆转换为最大轴平行矩形。

这些方法的原理和步骤与minAreaRect函数类似，只是计算最大轴平行矩形的方式不同。

我们需要注意的是，不同的轮廓可能具有不同的形状和大小，因此最大轴平行矩形的宽度也会有所不同。

opencv中的图像矩（空间矩，中⼼矩，归⼀化中⼼矩，Hu矩）严格来讲矩是概率与统计中的⼀个概念，是随机变量的⼀种数字特征。

设 x 为随机变量，C为常数，则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩。

⽐较重要的两种情况如下：1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩;2.c=E(X),这时µ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中⼼矩⼀阶原点矩就是期望，⼀阶中⼼矩µ_1=0，⼆阶中⼼矩µ_2就是X的⽅差Var(X)。

在统计学上，⾼于4阶的矩极少使⽤，µ_3可以去衡量分布是否有偏，µ_4可以衡量分布（密度）在均值拘谨的陡峭程度。

对于数学来说⼀阶原点矩就是期望。

⼆阶中⼼矩就是随机变量的的⽅差. 在统计学上，⾼于4阶的矩极少使⽤。

三阶中⼼距可以去衡量分布是否有偏。

四阶中⼼矩可以去衡量分布在均值附近的陡峭程度如何。

那针对⼀幅图像，我们把像素的坐标看成是⼀个⼆维随机变量(X, Y)，那么⼀副灰度图可以⽤⼆维灰度图密度函数来表⽰，因此可以⽤矩来描述灰度图像的特征。

空间矩的实质为⾯积或者质量。

可以通过⼀阶矩计算质⼼/重⼼。

重⼼（中⼼centers）：Hu矩class Moments{public :Moments();Moments(double m00, double m10, double m01, double m20, double m11,double m02, double m30, double m21, double m12, double m03 );Moments( const CvMoments& moments );operator CvMoments() const ;// spatial moments 空间矩double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03;// central moments 中⼼矩double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // central normalized moments 中⼼归⼀化矩double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03;}#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;using namespace std;//定义窗⼝名字的宏#define WINDOW_NAME1 "【原始图】"#define WINDOW_NAME2 "【图像轮廓】"//全局变量的声明Mat g_srcImage, g_grayImage;int g_nThresh = 100;int g_nMaxThresh = 255;RNG g_rng(12345);Mat g_cannyMat_output;vector<vector<Point> > g_vContours;vector<Vec4i>g_vHierarchy;//全局函数声明void on_ThreshChange(int, void*);//main()函数int main(){//改变console字体颜⾊system("color 1E");//读⼊原图，返回3通道图像数据g_srcImage = imread("E:\\VS2015Opencv\\vs2015\\project\\picture\\01.jpg", 1);//源图像转化为灰度图像并平滑cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);blur(g_grayImage, g_grayImage, Size(3, 3));//创建新窗⼝namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);imshow(WINDOW_NAME1, g_srcImage);//创建滚动条并进⾏初始化createTrackbar("阈值：", WINDOW_NAME1, &g_nThresh, g_nMaxThresh, on_ThreshChange);on_ThreshChange(0, 0);waitKey(0);return 0;}void on_ThreshChange(int, void *){//使⽤canny检测边缘Canny(g_grayImage, g_cannyMat_output, g_nThresh, g_nThresh * 2, 3);//找到轮廓findContours(g_cannyMat_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//计算矩vector<Moments> mu(g_vContours.size());for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++){mu[i] = moments(g_vContours[i], false);}//计算中⼼矩vector<Point2f>mc(g_vContours.size());for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++){mc[i] = Point2f(static_cast<float>(mu[i].m10 / mu[i].m00), static_cast<float>(mu[i].m01 / mu[i].m00));}//绘制轮廓Mat drawing = Mat::zeros(g_cannyMat_output.size(), CV_8UC3);for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++){//随机⽣成颜⾊值Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));//绘制外层和内层轮廓drawContours(drawing, g_vContours, i, color, 2, 8, g_vHierarchy, 0, Point());//绘制圆circle(drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0);}//显⽰到窗⼝中namedWindow(WINDOW_NAME2, WINDOW_AUTOSIZE);imshow(WINDOW_NAME2, drawing);//通过m00计算轮廓⾯积和Opencv函数⽐较printf("\t输出内容：⾯积和轮廓长度\n");for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++){printf(">通过m00计算出轮廓[%d]的⾯积：(M_00) = %.2f \n Opencv函数计算出⾯积 = %.2f，长度：%.2f \n\n", i, mu[i].m00, contourArea(g_vContours[i]), arcLength(g_vContours[i], true)); Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));drawContours(drawing, g_vContours, i, color, 2, 8, g_vHierarchy, 0, Point());circle(drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0);}}本⽂参考：。

opencv四边形区域提取在图像处理和计算机视觉领域，四边形区域提取是一个常见的任务，它指在给定的图像中找到并标定出包含四个顶点的四边形区域。

这种任务在许多场景中都具有重要应用，比如文档扫描、图像修复、物体识别和跟踪等。

本文将介绍一些常见的方法和算法来完成opencv四边形区域提取。

1. 基于轮廓的方法：基于轮廓的方法是最简单直观的四边形区域提取方法。

它首先通过图像边缘检测算子（如Sobel、Canny等）得到二值化的边缘图像，然后使用opencv库中的轮廓检测函数（如findContours）找到图像中的所有轮廓。

接下来，通过遍历所有轮廓，并使用逼近多边形函数（如approxPolyDP）将每个轮廓近似为一个多边形，然后判断多边形是否为四边形。

最后，可以根据需求对四边形进行验证和筛选，例如可以使用宽高比、面积等特征进行分析。

2. 基于角点检测的方法：角点检测是图像处理中常用的一种技术，可以用来标记图像中的角点。

基于角点检测的方法可以先使用角点检测算法（如Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测）找到图像中的角点，然后通过对角点进行组合和筛选，得到四边形。

具体的方法可以是找到距离最近的四个角点，或者使用距离约束和角度约束来进行匹配和筛选。

3. 基于霍夫变换的方法：霍夫变换是一种常用的图像处理方法，可用于检测图像中的直线和圆等。

基于霍夫变换的方法可以先使用霍夫直线变换检测图像中的所有直线，然后通过找到四个直线的交点，进一步得到四边形的四个顶点。

在寻找交点时，可以使用几何约束来排除非四边形的情况。

4. 基于图像特征的方法：基于图像特征的方法是一种更高级和复杂的四边形区域提取方法。

它可以使用深度学习的方法来学习和提取图像特征，并通过训练模型来完成四边形区域的检测和提取。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（R-CNN）和全卷积网络（FCN）等。

这些方法在大规模数据集上进行训练，可以获得更好的性能和泛化能力。

使⽤opencv识别图像红⾊区域,并输出红⾊区域中⼼点坐标适⽤⼩⽩，⼤佬勿喷个⼈配置：vs2013 ; opencv 3.0 ;直接上效果图注意：右下⾓的⽔印把中⼼点挡住了，要仔细看才能看到下⾯是代码：#include <iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#define PI 3.1415926using namespace cv;using namespace std;void RGB2HSV(double red, double green, double blue, double& hue, double& saturation, double& intensity){double r, g, b;double h, s, i;double sum;double minRGB, maxRGB;double theta;r = red / 255.0;g = green / 255.0;b = blue / 255.0;minRGB = ((r<g) ? (r) : (g));minRGB = (minRGB<b) ? (minRGB) : (b);maxRGB = ((r>g) ? (r) : (g));maxRGB = (maxRGB>b) ? (maxRGB) : (b);sum = r + g + b;i = sum / 3.0;if (i<0.001 || maxRGB - minRGB<0.001){h = 0.0;s = 0.0;}else{s = 1.0 - 3.0*minRGB / sum;theta = sqrt((r - g)*(r - g) + (r - b)*(g - b));theta = acos((r - g + r - b)*0.5 / theta);if (b <= g)h = theta;elseh = 2 * PI - theta;if (s <= 0.01)h = 0;}hue = (int)(h * 180 / PI);saturation = (int)(s * 100);intensity = (int)(i * 100);}Mat picture_red(Mat input){Mat frame;Mat srcImg = input;frame = srcImg;waitKey(1);int width = srcImg.cols;int height = srcImg.rows;int x, y;double B = 0.0, G = 0.0, R = 0.0, H = 0.0, S = 0.0, V = 0.0;Mat vec_rgb = Mat::zeros(srcImg.size(), CV_8UC1);for (x = 0; x < height; x++){for (y = 0; y < width; y++){B = srcImg.at<Vec3b>(x, y)[0];G = srcImg.at<Vec3b>(x, y)[1];R = srcImg.at<Vec3b>(x, y)[2];RGB2HSV(R, G, B, H, S, V);//红⾊范围，范围参考的⽹上。

c++ opencv 对轮廓进行聚类的方法1. 引言1.1 概述这篇文章将介绍如何使用C++和OpenCV对轮廓进行聚类的方法。

轮廓是图像处理中非常重要的概念，用于表示图像中的边界或物体的形状。

聚类算法则是一种将数据分成不同组别的方法，常用于图像处理中。

1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述：第2节将简要介绍读者需要了解的C++基础知识和OpenCV简介，为后面的内容打下基础。

第3节将详细讨论轮廓检测方法。

我们将首先概述轮廓检测的背景知识，然后介绍OpenCV中提供的轮廓检测函数，并探讨轮廓特征提取的方法。

第4节将引入聚类算法，包括K-Means、DBSCAN和Mean-Shift等常用聚类算法原理。

这些算法可以用来对得到的轮廓数据进行聚类分析。

第5节是本文重点内容，详细介绍了基于OpenCV的轮廓聚类方法。

该部分包括数据预处理与轮廓提取、轮廓特征计算与表示等子章节，通过实际代码示例演示了如何实现这些方法。

1.3 目的本文的目标是向读者介绍使用C++和OpenCV对轮廓进行聚类的方法。

读者将了解到如何使用OpenCV中提供的函数进行轮廓检测，并学习不同聚类算法的原理。

通过实际代码演示，读者将掌握基于OpenCV实现轮廓聚类的技巧与方法。

最终，读者将能够将这些技术应用于自己的项目中，有效地处理图像中的轮廓数据。

2. 背景知识2.1 C++基础知识C++是一种高级编程语言，作为一种广泛应用于系统开发和嵌入式设备的语言，掌握C++编程知识对于理解和实现轮廓聚类方法是必要的。

主要涉及到以下几个方面的内容：- 数据类型：C++提供了多种数据类型，包括整型、浮点型、字符型等，在程序中可以根据具体需要选择合适的数据类型。

- 变量和常量：在C++中，变量用来存储和操作数据，而常量是不可改变的值。

通过定义变量和常量，可以在程序中存储和使用数据。

- 运算符：C++提供了各种数学、逻辑和位运算符，用于在程序中进行相应的运算操作。