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opencv线条加粗

时间: 2024-12-30 22:32:40 浏览: 82
### 使用 OpenCV 实现线条加粗功能 为了实现线条的加粗并确保端点为直角边而非圆角,可以采用自定义方法来替代默认的 `cv2.line()` 函数。这种方法不仅能够控制线条宽度,还能精确调整线条两端形状。 #### 自定义绘制带直角边的粗直线函数 下面是一个 Python 代码示例,展示了如何创建一个带有直角边的粗直线: ```python import cv2 import numpy as np def draw_thick_line(img, pt1, pt2, color, thickness, is_filled=False): """ 绘制具有直角边缘的厚实线段 参数: img (numpy.ndarray): 输入图像数组 pt1 (tuple): 起始点坐标(x,y) pt2 (tuple): 结束点坐标(x,y) color (tuple): BGR颜色值 thickness (int): 线条厚度 is_filled (bool): 是否填充,默认False表示仅描边 """ # 计算方向向量 dx = pt2[0] - pt1[0] dy = pt2[1] - pt1[1] # 如果是垂直或水平线,则简单扩展边界矩形区域即可 if abs(dx) <= 1 or abs(dy) <= 1: top_left = ( min(pt1[0], pt2[0]) - int(thickness / 2), min(pt1[1], pt2[1]) - int(thickness / 2)) bottom_right = ( max(pt1[0], pt2[0]) + int(thickness / 2), max(pt1[1], pt2[1]) + int(thickness / 2)) rect_points = [ top_left, (bottom_right[0], top_left[1]), bottom_right, (top_left[0], bottom_right[1]) ] pts = np.array([rect_points], dtype=np.int32) if not is_filled: cv2.polylines(img, [pts], True, color=color, thickness=thickness//2) else: cv2.fillPoly(img, [pts], color=color) else: angle = np.arctan2(-dy, dx)*180/np.pi # 创建旋转矩阵用于变换角度 M = cv2.getRotationMatrix2D(((pt1[0]+pt2[0])/2,(pt1[1]+pt2[1])/2),angle,-1) h,w,_ = img.shape rotated_img = cv2.warpAffine(np.zeros_like(img),M,(w,h)) thickened_rect_pts = [] half_thickness = thickness // 2 for offset in [-half_thickness,+half_thickness]: new_pt1 = tuple(map(sum, zip(pt1, (-offset*np.sin(angle*np.pi/180),-offset*np.cos(angle*np.pi/180))))) new_pt2 = tuple(map(sum, zip(pt2, (+offset*np.sin(angle*np.pi/180),+offset*np.cos(angle*np.pi/180))))) thickened_rect_pts.append(new_pt1) thickened_rect_pts.append(new_pt2) poly_pts = np.array([thickened_rect_pts],dtype=int) if not is_filled: cv2.polylines(rotated_img,[poly_pts],True,color=color,thickness=max(1,int(thickness*0.7))) else: cv2.fillPoly(rotated_img,poly_pts,color=color) inv_M = cv2.invertAffineTransform(M) result = cv2.warpAffine(rotated_img,inv_M,(w,h)).astype(bool).astype(int)*color+(~rotated_img.astype(bool)).astype(int)*img return result # 测试用法 image = np.ones((500, 500, 3), dtype="uint8") * 255 start_point = (100, 100) end_point = (400, 400) draw_color = (0, 0, 255) line_width = 20 result_image = draw_thick_line(image.copy(), start_point, end_point, draw_color, line_width) cv2.imshow('Thick Line with Square Ends', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码片段实现了对任意给定两点之间连线的操作,并允许用户指定线条的颜色、宽度以及是否要填充整个图形[^1]。 对于更简单的场景下(比如只需要延长现有线条),也可以考虑先获取原始线条参数再基于这些信息构建新的延长后的线条对象[^2]。 此外,在某些情况下可能还需要结合其他预处理操作如高斯模糊等来优化最终视觉效果[^3]。
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#include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #include "opencv2/opencv.hpp" #include <algorithm> using namespace cv; using namespace std; struct Vertex { float x, y, z; }; vector<Vertex> readSTL(const string& filename) { vector<Vertex> vertices; ifstream file(filename, ios::binary); if (!file.is_open()) { cerr << "Error opening file" << endl; return vertices; } // 跳过80字节头部 file.seekg(80); uint32_t triCount; file.read(reinterpret_cast<char*>(&triCount), sizeof(uint32_t)); for (uint32_t i = 0; i < triCount; ++i) { file.seekg(12, ios::cur); // 跳过法向量 for (int j = 0; j < 3; ++j) { // 读取三个顶点 Vertex v; file.read(reinterpret_cast<char*>(&v.x), sizeof(float)); file.read(reinterpret_cast<char*>(&v.y), sizeof(float)); file.read(reinterpret_cast<char*>(&v.z), sizeof(float)); vertices.push_back(v); } file.seekg(2, ios::cur); // 跳过属性 } return vertices; } void generateView( const vector<Vertex>& vertices, const function& projector, const string& outputName, int imgSize = 1000) { // 计算投影范围 vector points; for (const auto& v : vertices) { points.push_back(projector(v)); } /*auto[x_min, x_max] = minmax_element( points.begin(), points.end(), [](const Point2f& a, const Point2f& b) { return a.x < b.x; }); auto[y_min, y_max] = minmax_element( points.begin(), points.end(), [](const Point2f& a, const Point2f& b) { return a.y < b.y; });*/ // 计算投影范围 auto x_extremes = minmax_element( points.begin(), points.end(), [](const Point2f& a, const Point2f& b) { return a.x < b.x; }); auto x_min = x_extremes.first; // 最小元素迭代器 auto x_max = x_extremes.second; // 最大元素迭代器 auto y_extremes = minmax_element( points.begin(), points.end(), [](const Point2f& a, const Point2f& b) { return a.y < b.y; }); auto y_min = y_extremes.first; auto y_max = y_extremes.second; // 计算缩放和平移 float scale = 0.9 * imgSize / max( (*x_max).x - (*x_min).x, // 解引用迭代器获取Point2f对象 (*y_max).y - (*y_min).y ); float offsetX = (imgSize - ((*x_max).x - (*x_min).x) * scale) / 2 - (*x_min).x * scale; float offsetY = (imgSize - ((*y_max).y - (*y_min).y) * scale) / 2 - (*y_min).y * scale; /*float scale = 0.9 * imgSize / max(x_max->x - x_min->x, y_max->y - y_min->y); float offsetX = (imgSize - (x_max->x - x_min->x) * scale) / 2 - x_min->x * scale; float offsetY = (imgSize - (y_max->y - y_min->y) * scale) / 2 - y_min->y * scale;*/ // 创建图像并绘制 Mat img(imgSize, imgSize, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); for (size_t i = 0; i < vertices.size(); i += 3) { for (int j = 0; j < 3; ++j) { const Vertex& v1 = vertices[i + j]; const Vertex& v2 = vertices[i + (j + 1) % 3]; Point2f p1 = projector(v1); Point2f p2 = projector(v2); // 坐标系转换(OpenCV的Y轴向下) Point ip1( cvRound(p1.x * scale + offsetX), imgSize - cvRound(p1.y * scale + offsetY)); Point ip2( cvRound(p2.x * scale + offsetX), imgSize - cvRound(p2.y * scale + offsetY)); line(img, ip1, ip2, Scalar(0, 0, 0), 1); } } imwrite(outputName, img); } int main() { string filename = "G:/工作/模板类/现场返回模板/MCH-模板-标定/模型/CG面.stl"; auto vertices = readSTL(filename); if (vertices.empty()) return 1; // 生成三视图 generateView(vertices, [](const Vertex& v) { return Point2f(v.x, v.y); }, "G:/工作/模板类/现场返回模板/MCH-模板-标定/模型/front.bmp"); generateView(vertices, [](const Vertex& v) { return Point2f(v.x, v.z); }, "G:/工作/模板类/现场返回模板/MCH-模板-标定/模型/top.bmp"); generateView(vertices, [](const Vertex& v) { return Point2f(v.y, v.z); }, "G:/工作/模板类/现场返回模板/MCH-模板-标定/模型/side.bmp"); return 0; } 这段代码生成的3视图通过两点间的连线生成3视图看起来无法得到产品好看规整的轮廓如何优化?

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import cv2 import numpy as np import os import pandas as pd def extract_internal_holes(image_path, binary_save_path, contour_save_path, folder_name): img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mask = np.where(gray > 5, 255, 0).astype(np.uint8) masked_gray = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask=mask) binary = cv2.adaptiveThreshold(masked_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour_image = cv2.cvtColor(binary, cv2.COLOR_GRAY2BGR) min_area = 20 areas, complexities, vertex_counts, aspect_ratios = [], [], [], [] if hierarchy is not None: for i in range(len(contours)): if hierarchy[0][i][3] != -1: area = cv2.contourArea(contours[i]) if area > min_area: perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True) complexity = (perimeter ** 2) / (4 * np.pi * area) if area > 0 else 0 approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], 0.01 * perimeter, True) vertex_count = len(approx) rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) w, h = rect[1] aspect_ratio = max(w, h) / min(w, h) if w > 0 and h > 0 else 0 areas.append(area) complexities.append(complexity) vertex_counts.append(vertex_count) aspect_ratios.append(aspect_ratio) cv2.drawContours(contour_image, contours, i, (0, 0, 255), 1) os.makedirs(os.path.dirname(binary_save_path), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.dirname(contour_save_path), exist_ok=True) cv2.imwrite(binary_save_path, binary) cv2.imwrite(contour_save_path, contour_image) features = { "filename": os.path.basename(image_path), "folder": folder_name, "hole_count": len(areas), "area_mean": np.mean(areas) if areas else 0, "area_std": np.std(areas) if areas else 0, "complexity_mean": np.mean(complexities) if complexities else 0, "vertices_mean": np.mean(vertex_counts) if vertex_counts else 0, "aspect_ratio_mean": np.mean(aspect_ratios) if aspect_ratios else 0, } return features def batch_process(input_folders, binary_output_folder, contour_output_folder, feature_csv_path): all_features = [] for folder in input_folders: folder_name = os.path.basename(folder) for filename in os.listdir(folder): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.tif')): input_path = os.path.join(folder, filename) binary_save_path = os.path.join(binary_output_folder, folder_name, filename) contour_save_path = os.path.join(contour_output_folder, folder_name, filename) features = extract_internal_holes(input_path, binary_save_path, contour_save_path, folder_name) all_features.append(features) df = pd.DataFrame(all_features) df.to_csv(feature_csv_path, index=False) print("Feature extraction complete. Saved to:", feature_csv_path) # 路径设置与运行 if __name__ == "__main__": input_folders = ['allsheng', 'allshu'] # 放置图像的两个文件夹 binary_output_folder = 'binary111' contour_output_folder = 'internal_holes111' feature_csv_path = 'features.csv' batch_process(input_folders, binary_output_folder, contour_output_folder, feature_csv_path) 源代码 二值化后提轮廓边缘轮廓线条丢失咋办

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<think>嗯,用户现在想了解Softmax函数的实际应用场景,这和我之前详细解释过的Softmax原理是直接相关的。用户特意提到要参考站内引用,看来是想看到具体案例支撑。 从用户提问方式看,ta应该已经理解了Softmax的基本数学原理(毕竟我上次用向量[2,1,0.1]的例子详细演示过计算过程),现在需要落地到实践层面。这种从理论到应用的递进很合理,可能是个正在学习机器学习的学生,或者需要解决实际问题的工程师。 我注意到用户提供的引用里有些关键线索:引用[1]提到图像分类和概率解释,引用[4]强调指数放大的特性,引用[5]则对比了Sigmoid在多标签分类的应用差异。这些正好能支撑我
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WDI项目1:PriceIsRight游戏开发实践

### 标题解析 标题“price-is-right:WDI项目1-PriceIsRight游戏”表明这是一个名为“Price Is Right”的游戏项目,这是WDI(Web Development Immersive,全栈网页开发沉浸式课程)的第一个项目。WDI是一种常用于IT培训机构的课程名称,旨在通过实战项目来培养学员的全栈网页开发能力。 ### 描述解析 描述中提到,该游戏的目的是为了练习基本的JavaScript技能。这表明游戏被设计成一个编程练习,让开发者通过实现游戏逻辑来加深对JavaScript的理解。描述中也提到了游戏是一个支持两个玩家的版本,包含了分配得分、跟踪得分以及宣布获胜者等逻辑,这是游戏开发中常见的功能实现。 开发者还提到使用了Bootstrap框架来增加网站的可伸缩性。Bootstrap是一个流行的前端框架,它让网页设计和开发工作更加高效,通过提供预设的CSS样式和JavaScript组件,让开发者能够快速创建出响应式的网站布局。此外,开发者还使用了HTML5和CSS进行网站设计,这表明项目也涉及到了前端开发的基础技能。 ### 标签解析 标签“JavaScript”指出了该游戏中核心编程语言的使用。JavaScript是一种高级编程语言,常用于网页开发中,负责实现网页上的动态效果和交互功能。通过使用JavaScript,开发者可以在不离开浏览器的情况下实现复杂的游戏逻辑和用户界面交互。 ### 文件名称解析 压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了一个条目:“price-is-right-master”。这里的“master”可能指明了这是项目的主分支或者主版本,通常在版本控制系统(如Git)中使用。文件名中的“price-is-right”与标题相呼应,表明该文件夹内包含的代码和资源是与“Price Is Right”游戏相关的。 ### 知识点总结 #### 1. JavaScript基础 - **变量和数据类型**:用于存储得分等信息。 - **函数和方法**:用于实现游戏逻辑,如分配得分、更新分数。 - **控制结构**:如if-else语句和循环,用于实现游戏流程控制。 - **事件处理**:监听玩家的输入(如点击按钮)和游戏状态的变化。 #### 2. Bootstrap框架 - **网格系统**:实现响应式布局,让游戏界面在不同设备上都能良好展示。 - **预设组件**:可能包括按钮、表单、警告框等,用于快速开发用户界面。 - **定制样式**:根据需要自定义组件样式来符合游戏主题。 #### 3. HTML5与CSS - **语义化标签**:使用HTML5提供的新标签来构建页面结构,如`<header>`, `<section>`, `<footer>`等。 - **CSS布局**:使用Flexbox或Grid等布局技术对页面元素进行定位和排版。 - **样式设计**:通过CSS为游戏界面增添美观的视觉效果。 #### 4. 项目结构和版本控制 - **主分支管理**:`master`分支通常保存着项目的稳定版本,用于部署生产环境。 - **代码组织**:合理的文件结构有助于维护和扩展项目。 #### 5. 前端开发最佳实践 - **分离关注点**:将样式、脚本和内容分离,确保代码清晰易维护。 - **响应式设计**:确保游戏在多种设备和屏幕尺寸上均有良好的用户体验。 - **可访问性**:考虑键盘导航、屏幕阅读器等无障碍功能,让游戏更加友好。 #### 6. 交互式游戏开发 - **游戏逻辑实现**:创建一个简单的游戏循环,管理玩家输入和得分更新。 - **状态管理**:游戏中的得分和其他游戏状态需要妥善保存和更新。 - **用户界面反馈**:提供即时的视觉和听觉反馈,增强玩家体验。 通过上述知识点的解析,可以看出“Price Is Right”游戏项目不仅仅是一个简单的编程练习,它还融合了多种前端技术,包括JavaScript、Bootstrap、HTML5和CSS,以实现一个完整的、可交互的游戏体验。此项目也反映了开发者在掌握前端开发技能的同时,了解了如何组织代码、维护项目结构和实践开发最佳实践。
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人工智能视频编辑:如何利用技术进步提升内容创作质量

# 1. 人工智能视频编辑概述 随着人工智能技术的飞速发展,视频编辑领域正在经历一场前所未有的革命。AI的介入,不仅极大地提升了视频编辑的效率,还赋予了内容创作者全新的表达方式。本章旨在概述人工智能视频编辑的概念、发展历程和当前的应用现状,为读者提供一个全面而深入的了解。 ## 1.1 人工智能视频编辑的兴起 人工智能视频编辑是将先进的机器学习算法与传统视频处理技术相