我有两个矩形，每个矩形由一组四个坐标标识。我已经阅读了如何查看它们是否相交，但如何计算相交的面积？矩形未与轴对齐。是否有用于此的OpenCV函数？有人告诉我有，但我找不到。 最佳答案 将您的矩形视为一般多边形，并将问题分解为两个步骤:计算两个多边形的交集，它本身就是一个多边形(或者是空的)；计算生成的多边形的面积。网上有大量关于这两个问题的文献。我对OpenCV一无所知，因此无法提供任何建议。 关于c++-确定两个矩形相交的面积，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我需要使用OpenCV计算灰度图片中Blob/对象的面积(将其加载为Mat，而不是IplImage)。我认为获取边的坐标(边的数量从对象到对象变化)或获取轮廓的所有坐标然后使用contourArea()计算面积是个好主意我的对象。我通过使用findContours()(使用C++编程)删除了所有噪音并获得了一些漂亮且令人满意的轮廓。findContours(InputOutputArrayimage,OutputArrayOfArrayscontours,OutputArrayhierarchy,intmode,intmethod,Pointoffset=Point());现在我明白了
✨博客主页：米开朗琪罗~🎈✨博主爱好：羽毛球🏸✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！💪🏆推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录😺一、查找并绘制物体轮廓🐶1.1查找轮廓🦄1.1.1函数API🦄1.1.2程序设计🐶1.2绘制轮廓🦄1.2.1函数API🦄1.2.2全部轮廓绘制程序设计及结果可视化🦄1.2.2逐个轮廓绘制程序设计及结果可视化🐶1.3统计轮廓信息🦄1.3.1函数API🦄1.3.2程序设计😺一、查找并绘制物体轮廓🐶1.1查找轮廓🦄1.1.1函数API函数：img,contours,hierarchy=cv2.findContour
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这是一个一般的数学问题，我希望有人能帮助我。我的应用程序让用户拍摄屋顶照片，然后标记屋顶的周长。我想计算用户绘制的梯形的面积。但是，由于屋顶是倾斜的，因此我需要针对这一事实进行调整。谁能指出我正确的方向？我的数学技能很生疏(而且从来都不是特别强)。--图片可能会有所帮助。用户可能会用红线勾勒出屋顶轮廓，如下所示。但如果屋顶可以神奇地旋转到与地面垂直，它看起来很可能会填满靠近蓝线的空间。所以，我想知道的是，是否有任何我可以做的数学可以实现这一点？(我意识到还有其他选择，例如使用单独的图片计算两条边的长度并将它们相乘。) 最佳答案 仅从
我只是不知道如何计算MKMapView上的面积。有谁解决过这个问题吗？这是我的代码，但它返回的太多了:funcringArea()->Double{vararea:Double=0iftemplocations.count>2{varp1,p2:CLLocationCoordinate2Dforvari=0;i 最佳答案 Stefan在Swift5.0中的回答:importMapKitletkEarthRadius=6378137.0funcradians(degrees:Double)->Double{returndegrees*
有没有什么方法可以做到这一点？我有一个需要曲线下面积的应用程序，并且给出了公式，所以如果我可以手头进行集成，我应该能够以编程方式进行吗？我找不到我所指方法的名称，但这张图片展示了它:http://www.mathwords.com/a/a_assets/area%20under%20curve%20ex1work.gif编辑:给大家回复，我已经实现了矩形、梯形和辛普森法则。但是，它们需要10k+strip才能准确，我是否应该无法以编程方式找到函数的集成版本？如果不是，那一定有充分的理由。 最佳答案 数值积分有多种方法，可以使用。有关
给定一些遵循某种任意分布的数字列表，我如何为matplotlib.pyplot.hist()定义bin位置，以便每个bin中的面积等于(或接近)一些恒定面积，A?面积的计算方法是将垃圾箱中的元素数量乘以垃圾箱的宽度，其值不应大于A。这是一个MWE，用于显示具有正态分布样本数据的直方图:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.random.randn(100)plt.hist(x,bin_pos)plt.show()这里bin_pos是一个表示bin边界位置的列表(参见相关问题here。 最佳答案
在pandas'documentation您可以找到有关面积图的讨论，尤其是堆叠它们。有没有一种简单直接的方法来获得像这样的100%面积堆栈图来自thispost？ 最佳答案 方法与theotherSOanswer中基本相同;将每一行除以该行的总和:df=df.divide(df.sum(axis=1),axis=0)然后您可以照常调用df.plot(kind='area',stacked=True,...)。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltnp.
在scikitlearn中，您可以使用以下方法计算二元分类器的曲线下面积roc_auc_score(Y,clf.predict_proba(X)[:,1])我只对误报率小于0.1的曲线部分感兴趣。Givensuchathresholdfalsepositiverate,howcanIcomputetheAUConlyforthepartofthecurveupthethreshold?这里有几个ROC曲线的例子，用于说明:scikit学习文档展示了如何使用roc_curve>>>importnumpyasnp>>>fromsklearnimportmetrics>>>y=np.arra
