美好的一天。我正在尝试使用openCV分析人体轮廓。我已经识别出头部(轮廓的最高点)、左臂和右臂(最左边和最右边的点)、左右腿(我将body轮廓分成两半并找到最底部的点)。我也有肩点(相应腿和脚之间的最高点)。但我还需要识别腋窝，但我不知道该怎么做。这是我已经拥有的(红色轮廓是我的轮廓。我正在使用HSV图像，如果这很重要的话): 最佳答案 你必须在这里使用findContour()然后使用凸包，这样可以更好地为你服务。 关于python-OpenCV-body轮廓关节检测，我们在Stac

我已经使用cvfindcontour找到了轮廓，现在我想访问第一个和第二个轮廓并找到它们之间的欧氏距离。有人可以帮我处理它的代码吗？CvPoint*contourPoint,*contourPoint2;contourPoint=(CvPoint*)CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint,contours,1);contourPoint2=(CvPoint*)CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint,contours,2);doubledis=sqrt(double((contourPoint->x-contourPoint2->x)*(contourPoint->x-c

我通过以下方式检测到一个矩形:寻找轮廓近似多边形然后我试着找到矩形的角:imgPoints[0]=contours_poly[i][0];imgPoints[1]=contours_poly[i][1];imgPoints[3]=contours_poly[i][3];imgPoints[2]=contours_poly[i][2];由于引用点，我想以预定义的顺序排列这些点。假设我想从点0开始，我该如何订购以前的点？ 最佳答案 如果计算从点0到点x和y的vector，它们的crossproduct会告诉你vector更逆时针。代码示

我的图像中有几个由几个黑色区域组成的轮廓。与这些黑色区域直接相邻的是一些不属于我的轮廓的较亮区域。我想将这些较亮的区域添加到我的黑色区域，从而在OpenCv中扩展我的轮廓。有没有方便的方法来扩展轮廓？我考虑过查看使用cv::Sobel创建的渐变图像的强度变化，并延伸直到渐变再次发生变化，这意味着像素的强度将回到图像的既不黑也不亮的区域图片。谢谢!这里是示例图像。第一张是原始图像，第二张是使用Canny&findContours提取的Contour，最后一张是相同区域的Sobel-Gradient强度图像。我想将第一张图像中的明亮边界包含到轮廓中。更新:现在我对Sobelgradient

目录引言   问题现象及排查过程描述问题 深入探索查明原因解决方案与策略探讨重写样式禁用Bootstrap样式片段深度定制ElementUI组件隔离样式作用域结语引言        在基于Electron开发桌面应用的过程中，我们可能时常遇到各种意想不到的问题。我在使用ElementUI构建应用程序导航栏时就遭遇了一个看似离奇的现象——未预设的焦点轮廓突然显现！经过一番细致排查，最终揭示了问题的根源并提出了有效的解决方案。问题现象及排查过程描述问题         在构建一个Electron应用时，为了获得良好的用户体验和高效的开发效率，选择了ElementUI作为界面组件库来实现导航栏功能。

我正在使用OpenCV进行一个项目。我需要从高清照片中精确裁剪出一些对象。我正在使用四叉树将我的照片切割成碎片，然后我计算每个四边形的同质性以确定对象的一部分是否在四边形中。我根据四边形的同质性应用了一些具有不同阈值的过滤器作为Canny。我希望这个描述是可以理解的。此算法适用于某些类型的对象，但我对其他一些对象感到困惑。这里有一些我的问题的例子:我想要一种方法来压平我的轮廓。第一个截图是使用canny过滤器和floodfill之后的截图。第二个是最终的掩模结果。http://pastebin.com/91Pgrd2D为了达到这个结果，我使用了cvFindContours()所以我有了

1. 椭圆拟合轮廓的椭圆拟合是指用椭圆来近似轮廓的形状。当这个椭圆的长轴和短轴相等时，它就是一个圆。椭圆拟合的基本思路是：对于给定平面上的一组样本点，寻找一个椭圆，使其尽可能接近这些样本点。也就是说，将图像中的一组数据以椭圆方程为模型进行拟合，使某一椭圆方程尽量满足这些数据，并求出该椭圆方程的各个参数。椭圆拟合有以下几种常用方法：最小二乘法：最小二乘法是基于最小化拟合误差的思想，通过迭代的方法求解椭圆参数。该方法的优点是简单易实现，缺点是计算量大，当轮廓点数较多时，容易出现收敛问题。极大似然法：极大似然法是基于概率统计的思想，通过最大化椭圆模型的似然函数求解椭圆参数。该方法的优点是收敛速度快，

　　AR眼镜是一种智能眼镜，能够将虚拟现实和现实世界相结合，使人们能够在日常生活中体验和参与虚拟现实。然而，AR智能眼镜的制造成本高，开发周期长。要实现AR眼镜的各项功能，需要良好的硬件条件，而AR智能眼镜的整机定制设计主要面临着结构尺寸、功耗、散热、显示、以及成本控制等难点。　　AR眼镜需要解决佩戴重量、散热和续航等问题，其中主板和光学显示模组的设计尤为重要。主板集成了处理器、内存、传感器和电池等组件，而基于联发科MT6877平台的5G轻量级AR智能眼镜参考设计，则有望帮助品牌厂商推出领先的轻量级AR眼镜产品。　　在AR眼镜的硬件方案中，光学模组采用了阵列光波导技术，基于几何光学原理，具有轻

当我从OpenCV2.4.2使用时:cv::findContours()这是输出:我怎样才能去掉所有这些不规则的形状，只留下直线？ 最佳答案 对于这种情况，您可以使用cvMinAreaRect2。这个函数给你一个CvBox2D，因为你想要的轮廓有最大的边界框，更大的框是你的目标。此功能还可以帮助您找到长线周围的轮廓。 关于c++-OpenCV2.4.2findContours()，如何只得到直线轮廓，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht

我正在尝试找到一个简单的解决方案来实现来自OPenCV的OCR算法。我对图像处理很陌生!我正在播放一个使用RLE算法的特定编解码器解码的视频。我想做的是，对于每个解码帧，我想将它与前一帧进行比较，并存储两帧之间发生变化的像素。大多数现有解决方案都给出了两个帧之间的差异，但我只想保留已更改的新像素并将其存储在表格中，然后能够分析每组已更改的像素而不是分析每次都是整个图像。我计划使用“blobsdetection”算法，但在实现之前我遇到了困难。今天，我正在尝试这个:char*prevFrame;char*curFrame;QVectorDiffPixel;//foreachframeDi