关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭去年。Improvethisquestion我正在寻找广义霍夫变换的OpenCv实现，或者至少是C++中的某些东西。尽管我搜索了一段时间，但我没能找到任何有趣的东西。有什么建议吗？
我已经实现了asimplecompressor在Windows下使用纯霍夫曼代码。但是我不太了解如何快速解码压缩文件，我的错误算法是:枚举编码表中的所有霍夫曼编码，然后与压缩文件中的位进行比较。结果很糟糕:解压3MB的文件需要6个小时。你能提供一个更高效的算法吗？我应该使用Hash还是什么？更新:我已经实现了thedecoder带状态表，根据我friendLin的建议，我觉得这个方法应该比遍历哈夫曼树好，6秒3MB。谢谢。 最佳答案 优化二叉树方法的一种方法是使用查找表。您安排表格以便您可以直接查找特定的编码位模式，从而允许任何代码
所以我试图在棋盘上获得霍夫线，但该算法导致只检测到一条线。我正在使用python2.7和opencv3.0。这是代码:defapplyHoughLineTransform():image1=cv2.imread('pictures/board1.png',0)image2=cv2.imread('pictures/board2.png',0)image3=cv2.imread('pictures/board3.png')image4=cv2.imread('pictures/board4.png')lines1=cv2.HoughLines(image1,1,math.pi/180.0
我正在尝试在安卓手机上使用OpenCV来检测线路。我修改了'Tutorial1Basic-2.UseOpenCVCamera'示例。我也在使用HoughLineTransform举个例子。然而，我得到了奇怪的数字(至少我认为是奇怪的数字)。b在1000到-1000的范围内。我不完全理解代码(主要是关于加/减1000*(a或-b)的部分)。最后我根本看不到线条。谁能帮帮我？如果您需要更多信息，也请告诉我。capture.retrieve(mGray,Highgui.CV_CAP_ANDROID_GREY_FRAME);Imgproc.Canny(mGray,mIntermediateMa
我正在编写一个霍夫曼编码/解码工具，并正在寻找一种有效的方法来存储为存储在输出文件内部而创建的霍夫曼树。目前我正在实现两个不同的版本。这一步将整个文件逐个字符读入内存，并为整个文档建立一个频率表。这只需要输出一次树，因此效率不是什么大问题，除非输入文件很小。我使用的另一种方法是读取一block大小约为64KB的数据，然后对其进行频率分析，创建一棵树并对其进行编码。但是，在这种情况下，在每个block之前，我需要输出我的频率树，以便解码器能够重新构建其树并正确解码编码文件。这就是效率发挥作用的地方，因为我想尽可能多地节省空间。到目前为止，在我的搜索中，我还没有找到一种将树存储在尽可能小的
我正在编写一个霍夫曼编码/解码工具，并正在寻找一种有效的方法来存储为存储在输出文件内部而创建的霍夫曼树。目前我正在实现两个不同的版本。这一步将整个文件逐个字符读入内存，并为整个文档建立一个频率表。这只需要输出一次树，因此效率不是什么大问题，除非输入文件很小。我使用的另一种方法是读取一block大小约为64KB的数据，然后对其进行频率分析，创建一棵树并对其进行编码。但是，在这种情况下，在每个block之前，我需要输出我的频率树，以便解码器能够重新构建其树并正确解码编码文件。这就是效率发挥作用的地方，因为我想尽可能多地节省空间。到目前为止，在我的搜索中，我还没有找到一种将树存储在尽可能小的
我编写了以下非常简单的python代码来查找图像中的圆圈:importcvimportnumpyasnpWAITKEY_DELAY_MS=10STOP_KEY='q'cv.NamedWindow("image-press'q'toquit",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE);cv.NamedWindow("post-process",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE);key_pressed=Falsewhilekey_pressed!=STOP_KEY:#grabimageorig=cv.LoadImage('circles3.jpg')#createtmpim
我编写了以下非常简单的python代码来查找图像中的圆圈:importcvimportnumpyasnpWAITKEY_DELAY_MS=10STOP_KEY='q'cv.NamedWindow("image-press'q'toquit",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE);cv.NamedWindow("post-process",cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE);key_pressed=Falsewhilekey_pressed!=STOP_KEY:#grabimageorig=cv.LoadImage('circles3.jpg')#createtmpim
OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算法）+交互式前景提取（GrabCut算法）🌎上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取🏠哈喽大家好，这里是ErrorError!，一枚某高校大二本科在读的♂同学，希望未来在机器视觉领域能够有所成就，很荣幸能够在CSDN结识众多志同道合和在各方面都有所造诣的小伙伴，我们一起加油吧~💖🚀上节内容：OpenCV中的图像处理——傅里叶变换+模板匹配目录🌻🌷OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算
OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算法）+交互式前景提取（GrabCut算法）🌎上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取🏠哈喽大家好，这里是ErrorError!，一枚某高校大二本科在读的♂同学，希望未来在机器视觉领域能够有所成就，很荣幸能够在CSDN结识众多志同道合和在各方面都有所造诣的小伙伴，我们一起加油吧~💖🚀上节内容：OpenCV中的图像处理——傅里叶变换+模板匹配目录🌻🌷OpenCV中的图像处理——霍夫线/圈变换+图像分割（分水岭算
