如果正方形在图像中有连接区域，我该如何检测它们。我已经测试了提到的方法OpenCVC++/Obj-C:Advancedsquaredetection效果不佳。有什么好主意吗？importcv2importnumpyasnpdefangle_cos(p0,p1,p2):d1,d2=(p0-p1).astype('float'),(p2-p1).astype('float')returnabs(np.dot(d1,d2)/np.sqrt(np.dot(d1,d1)*np.dot(d2,d2)))deffind_squares(img):squares=[]gray=cv2.cvtColor
我有一组点A。我得到了A的凸包CH_A。那么，我还有加分点，点集B。我将B添加到A中并获得更大的点集。我获得了这个包含A和B的更大集合的凸包CH_AB。我想量化将B添加到集合A中我需要支付多少费用。我正在考虑使用额外的区域来量化此成本。假设CH_A的面积为Area_A，则CH_AB的面积为Area_AB。然后，我想计算边际成本为(Area_AB-Area_A)/Area_A如何在Python中获取凸包的面积？ 最佳答案 您可以只使用ConvexHull来自scipy.spatial的类(class).它不仅会为您提供船体面积，还会为
我想在大于某个阈值的区域的每个闭合轮廓周围绘制一个边界框，而不仅仅是最大的轮廓。我该怎么做呢？到目前为止，这是我尝试过的:contours,_=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)forcincontours:rect=cv2.boundingRect(c)ifrect[2] 最佳答案 请记住，您的缩进级别在Python中很重要。还值得注意的是，您的代码不一定要在最大轮廓周围绘制一个框，它会在contours的最后一个元素周围绘制一个框。幸运的是
我有一个与PleskAPI有关的问题。我设法创建了子域，通过PHP编辑DNS区域，但是当我进入Plesk时，我会收到以下错误消息，该错误消息受DNS更改影响的子域：警告：DNS区域进行了修改。如果您想将DNS模板更改应用于此区域，请单击此页面上的“应用DNS模板更改”按钮，或在服务器管理面板＆GT中选择“将所有更改应用于所有区域”选项；工具＆amp;设置＆gt;DNS模板设置＆gt;应用DNS模板更改。现在，我阅读了API文档，并找到了一种方法，但是我不确定“二手IP”标签是什么。这是我的Plesk托管的IP吗？这就是我在文档中发现的。123.123.123.123看到“二手IP”值？它是什么
问题我想从客户端设备将一些数据上传到AWS，但我想上传到最近的AWS区域的S3存储桶。同样，我希望能够从最近的地区下载。当然，我会在每个区域设置一个桶有没有我可以使用的系统，它可以获取客户端的IP地址，然后确定它是us-west-1、eu-west-1、eu-central-1、ap-northeast-1等？问题的症结就在于此。我正在上传的数据仅对一个人有用，需要尽快到达那个人。因此，如果我在英国，我上传了一个文件，而我的预期收件人目前在日本(因为他们可能正在移动)-上传到伦敦AWS区域的ping时间会比更近的区域更长去日本。 最佳答案
我可以使用strftime('%X')输出对区域设置敏感的时间格式，但这始终包括秒。我如何在没有秒的情况下显示这种时间格式？>>>importlocale>>>importdatetime>>>locale.setlocale(locale.LC_ALL,'en_IE.utf-8')'en_IE.utf-8'>>>printdatetime.datetime.now().strftime('%X')12:22:43>>>locale.setlocale(locale.LC_ALL,'zh_TW.utf-8')'zh_TW.utf-8'>>>printdatetime.datetime.
我有一个大的numpy数组，我已经对其应用了过滤器。我想识别这个掩码数组中的连续区域。在这里，我将一个区域定义为连续的，如果对于任何索引(x1,y1)到任何其他索引(x2,y2)，它们属于同一区域如果沿着轴(对角线是有效步长)存在一条由True值组成的路径。这可能不像一张简单的图片那么清晰。给定面具:00100000100000011000000000111000010应该识别出三个区域，这样输出类似于[[[0,2],[1,1],[2,1],[2,2]],[[3,5],[3,6],[4,5]],[[4,0]]]我想使用numpy中内置的东西，而不用自己写FloodFill算法。对文档进
我正在尝试使用scipy.spatial.Voronoi计算Voronoi图每个区域的确切边界，前提是所有点都在预定义的多边形内。例如，使用此documentation中的示例.如果我需要计算具有相同点但位于具有以下边界的矩形内的Voroni怎么办global_boundaries=np.array([[-2,-2],[4,-2],[4,4],[-2,4],[-2,-2]])我需要像那样计算每个Voronoi区域的精确边界吗？voronoi_region_1_boundaries=[[-2,-2],[0.5,-2],[0.5,0.5],[-2,0-5],[-2,-2]]voronoi_
版本：Python：3.7OpenCV:4.5.5步骤：1、将图片转到HSV色彩空间；2、设定H、S、V三值的范围； 参考链接：OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围-wangyblzu-博客园 注：红色的H有俩个范围（0-10和156-180）3、使用OpenCV中inRange()函数将输入的HSV图筛选出符合上述H、S、V的二值图像；4、使用两个范围会得到两个二值图像（类似于互为补集的情况），将两个二值图像进行相加操作，会得到较完整的红色区域；注：（1）H的取值范围按链接中推荐的即可；（2）S的取值范围如按链接中推荐的范围会将肤色识别为红色，所以需要将下限值调
目录1原材料：这样的一个区域+工具if({1,0,0})数组公式1.1原始数据 1.2原理if(0/1,t-value,f-value)---变形--->if({},range1,range2)1.2.1if(0/1,t-value,f-value)---变形--->if({},range1,range2)1.2.2原理1： if数组原理，虽然if()只能判断1次输出1个结果，但是if({})是if()+数组就可以进行多次判断，输出多个结果1.2.3原理2，改变bool值映射结果到区域range上：truevalue和false-value分别对应成区域，这样if({},range1,rang
