contour

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我正在使用cv2.findContours。檢索到的輪廓是「像素跟隨」（圖a）。然後我將它們保存爲svg多邊形元素。我的問題是，svg多邊形被認爲是一種天真的方式「頂點跟隨」（圖b是想要的解決方案）。因此，我丟失了右側和底部的單個像素文件，因爲「中間像素」座標被解釋爲左上角座標。如何將我的輪廓從像素轉換爲頂點（角點）或以其他方式獲得像素精確的頂點跟隨輪廓？我的代碼是HERE

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OpenCV - 正確使用cv2.approxPolyDP（）

我想使用cv2.approxPolyDP()來提取圖像中的輪廓近似值。下面是我使用的圖像：我的代碼試圖隔離主島和定義並畫出輪廓逼近和輪廓船體。我已經繪製在綠色中發現的輪廓，近似紅色： import numpy as np import cv2 # load image and shrink - it's massive img = cv2.imread('../data/UK.png')

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通過在python中使用三個1D數組來製作等高線圖

正如標題所示，我想通過使用三個1D數組來製作等高線圖。比方說， x = np.array([1,2,3]) 和 y = np.array([1,2,3]) 和 z = np.array([20,21,45]) 要matplotlib做contourplot我齧合的x和y協調爲X,Y = meshgrid(x,y)但隨後z陣列也必須是2D陣列。然後，我如何將z轉換爲二維數組，以便使用它？

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如何讓色彩平滑地改變R中繪製

ENV [R 3.3.1 迷你數據 rdn<-c(0.8,1.8,2.8) tdn<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9) idn<-matrix(c(0.3, 0.3, 0.3, 0.2, 0.2, 0.4, 0.1, 0.1, 0.5, 0, 0.2, 0.5, 0, 0.3, 0.6, 0, 0.4, 0.6, 0, 0.4, 0.6, 0, 0.5, 0.7, 0, 0.5, 0

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如何繪製八度散點圖頂部的計數曲線

我使用八度繪圖（）函數繪製二維圖形上的散點。然後我使用contour（）函數在點上繪製輪廓。但contour（）函數在點之上不重疊。會發生什麼情況是，即使使用HOLD ON命令，散點圖圖形也會完全由輪廓線代替。我有這樣的事情： plot(); %plot the x,y scatter plot hold on; %hold on to be able to add to the plot

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帶有約束條件的MATLAB中的輪廓圖

我對MATLAB完全陌生並且有一些問題。我需要做下面的非線性優化問題的等高線圖：爲了確定該函數的可行域。我試過在Mathworks上搜索，但到目前爲止還沒有任何運氣。我也有下面的例子： x = -5:0.005:5; y = -5:0.005:5; [X,Y] = meshgrid(x,y); F = (X.^2+Y-11).^2 + (X + Y.^2 - 7).^2; v = [0

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OpenCV分割輪廓

我想在Python上用OpenCV檢測手。我工作的這個閾值的圖像上：這就是輪廓drawed狀態：我想檢測的手，但輪廓太大，它抓住了我的全身。我需要這樣的：我的代碼： import cv2 orImage = cv2.imread("f.png") image = cv2.cvtColor(orImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.blur(im

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C＃ - Emgu CV - FindContours層次結構數據始終爲空

我正在C＃EmguCV項目中查找輪廓。對於這個項目，我必須獲得輪廓層次數據。我之前在C++ OpenCV項目中使用過這種方法，所以我理解了FindContours方法和Hierarchy信息的工作原理。請在下面找到相關代碼： Mat grayImage = new Mat(originalImage.Size, originalImage.Depth, 1); Mat edges = new M

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識別處理中的特定Blob

我正在使用blobDetection library處理從高度圖製作等高線圖。我的最終目標是激光切割斑點以製作某種建築景觀maquettes。目前我能獲得的輪廓和出口等值線圖的SVG這是偉大的，但我希望能夠找出每個斑（或輪廓，或環），並隨後能夠操縱每個輪廓分開。也就是說，我想將它們重新放置在窗口上，這樣它們就不會彼此重疊，也不會重疊。我也想給每個blob分配座標，這樣他們就很容易知道激光切割後每

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Python - 在輪廓線內集成二維核密度估計

我想繪製一個核心密度估計的等高線圖，其中KDE集成在每個輪廓線填充區域內。作爲一個例子，假設我計算2D數據的KDE： data = np.random.multivariate_normal((0, 0), [[1, 1], [2, 0.7]], 100) x = data[:, 0] y = data[:, 1] xmin, xmax = min(x), max(x) ymin, ym