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马赫效应和应对方法

[blog]马赫效应和应对方法 //创建并且分析如何处理矩形的MachEffect MatsrcRect1(500,500,CV_8UC1); MatsrcRect2(500,500,CV_8UC1); for(inti=0;i<10;i++) { for(intj=0;j<50;j++) { srcRect1.row(i*50+j)=i*25; } } imshow("MachEffectRect1",srcRect1); 就是macheffect,它的应对方法就是知道数据产生的结构,然后构建连续梯度 for(inti=0;i<10;i++) { for(intj=0;j<50;j++) { srcRect2.row(i*50+j)=i*25; } } for(inti=0;i<9;i++) { for(intj=0;j<50;j++) { srcRect2.row(25+i*50+j)=i*25+j/2; } } imshow("MachEffectRect2",srcRect2); 这里最为困难的,无疑就是“结构的获取”,比如对于这种情况 ...

最大轮廓和投影

最大轮廓和投影 最近非常多的用到了最大轮廓和投影运算。回想起来,这两种算法的确是属于非常常见的基础算法。这里加以总结和提取。 最大轮廓: 前提是图像经过了灰度和阈值处理,也可以直接处理canny的结果,有些时候需要预先经过色彩域的转换。最后得到的结果,应该是一个contour,当然可以采用一定的方法处理得到外接矩形。 //寻找最大的轮廓 vector <cv : :Point >FindBigestContour(Matsrc) { intimax = 0; //代表最大轮廓的序号 intimaxcontour = - 1; //代表最大轮廓的大小 std : :vector <std : :vector <cv : :Point >>contours; findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); for( inti = 0;i <contours.size();i ++) { intitmp =contourArea(contours...

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