轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。...因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像。 在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。...轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。 注意 稍后我们将详细讨论第二和第三个参数以及有关层次结构。...轮廓近似方法 这是cv.findContours函数中的第三个参数。它实际上表示什么？ 上面我们告诉我们轮廓是强度相同的形状的边界。它存储形状边界的(x,y)坐标。但是它存储所有坐标吗？...只需在轮廓数组中的所有坐标上绘制一个圆（以蓝色绘制）。
这些有用的片段在面试中会经常出现，也可以作为日常的numpy练习。 1、导入numpy import numpy as np 2、打印numpy信息 print(np....0的2d数组 Z = np.ones((10,10)) Z[1:-1,1:-1] = 0 15 、下面表达式的结果是什么?...np.set_printoptions(threshold=np.nan) Z = np.zeros((25,25)) print(Z) 42、 如何在数组中找到最接近的值（到给定的标量）？...，编写一个函数来提取具有固定形状并以给定元素为中心的子部分（必要时可以使用填充值填充） # Author: Nicolas Rougier Z = np.random.randint(0,10,(10,10...(8,3)和(2,2)的两个数组A和B、如何在A中找到包含B每一行元素的行不管B中元素的顺序是什么?
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。...如何在一个二值图像中查找轮廓。 函数cv2.findContours()有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。...每一个轮廓都是一个Numpy数组，包含对象边界点（x，y）的坐标。 1.2怎样绘制轮廓 函数cv2.drawContours()可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。...之前提到轮廓是一个形状具有相同灰度值的边界，它会存储形状边界上所有的（x,y）坐标。...perimeter = cv2.arcLength(cnt,True)2.4轮廓近似 将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状，新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定，使用的Douglas-Peucker
钢管通常具有金属质感，常见的颜色有银灰色、黑色等。人们通过观察钢管的颜色来初步判断是否为钢管。 2、形状识别：人类会观察钢管的形状。钢管通常是圆柱形状，具有一定的长度和直径。...斑点通常是图像中的亮点或暗点，其在图像中具有一定的特征和属性，例如颜色、大小、形状等。Blob Detection的目标是找到这些斑点并提取相关信息。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。 阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...轮廓提取：通过在边缘图像上应用轮廓提取算法（如cv2.findContours函数），寻找并提取闭合的轮廓。轮廓由一系列有序的点组成，可以表示对象的外形。...轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用，如目标检测、形状识别、图像分割等。通过对轮廓的分析和提取，可以获取图像中对象的形状信息，从而实现对图像中感兴趣区域的提取、分类、计数等操作。
如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在 NumPy 数组中找到最频繁出现的值？ 难度：L1 问题：在 iris 数据集中找到 petallength（第三列）中最频繁出现的值。...如何在 NumPy 数组中找到 top-n 数值的位置？ 难度：L2 问题：在给定数组 a 中找到 top-5 最大值的位置。...如何在 2 维 NumPy 数组中找到每一行的最大值？ 难度：L2 问题：在给定数组中找到每一行的最大值。...如何在 NumPy 数组中找到重复条目？ 难度：L3 问题：在给定的 NumPy 数组中找到重复条目（从第二次出现开始），并将其标记为 True。第一次出现的条目需要标记为 False。
有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。...数据形状 NumPy数组有一个shape属性，它返回一个元组，元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度。...reshape()函数接受一个参数，该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。...，将该数组重塑为具有5行1列的新形状，并输出。
例如，我们可以通过简单地创建 2D NumPy 数组从头开始创建3x3正方形黑色图像： img = numpy.zeros((3, 3), dtype=numpy.uint8) 如果我们将此图像打印到控制台...OpenCV 图像是numpy.array类型的 2D 或 3D 数组。 8 位灰度图像是包含字节值的 2D 数组。 24 位 BGR 图像是一个 3D 数组，其中也包含字节值。...我们也知道这将返回一个图像，它实际上是一个数组（2D 或 3D 的数组，具体取决于传递给imread的参数）。...最后，OpenCV 提供filter2D函数（用于与 2D 数组进行卷积）和sepFilter2D函数（用于可分解为两个一维核的 2D 核的特殊情况）。...具有条件数组和两个可能的输出值数组的逻辑可以使用numpy.where函数简明表示。 考虑到这种方法，让我们考虑一下copyRect函数。
钢管通常具有金属质感，常见的颜色有银灰色、黑色等。人们通过观察钢管的颜色来初步判断是否为钢管。2、形状识别：人类会观察钢管的形状。钢管通常是圆柱形状，具有一定的长度和直径。...斑点通常是图像中的亮点或暗点，其在图像中具有一定的特征和属性，例如颜色、大小、形状等。Blob Detection的目标是找到这些斑点并提取相关信息。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...轮廓提取：通过在边缘图像上应用轮廓提取算法（如cv2.findContours函数），寻找并提取闭合的轮廓。轮廓由一系列有序的点组成，可以表示对象的外形。...轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用，如目标检测、形状识别、图像分割等。通过对轮廓的分析和提取，可以获取图像中对象的形状信息，从而实现对图像中感兴趣区域的提取、分类、计数等操作。
(★★☆) 对于numpy数组，enumerate的等价操作是什么？...(★★☆) 对一个二维数组，如何在其内部随机放置p个元素?...(★★☆) 如何用迭代器(iterator)计算两个分别具有形状(1,3)和(3,1)的数组?...(★★★) 考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行？(不考虑B中每行元素顺序)？...，分解出有不全相同值的行 (如 [2,2,3]) Z = np.random.randint(0,5,(10,3)) print (Z) # 方法一，适用于所有类型的数组，包括字符数组以及record
视图返回原始数组。 NumPy 数组形状 数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。...每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。 上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。...数组的形状是每个维中元素的数量。 通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。 从 1-D 重塑为 2-D 实例 将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 2-D 数组。...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例 尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组（将产生错误）： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,
它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。...Python具有丰富的标准库和第三方库，可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。...本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、...x_mesh、y_mesh和z参数分别表示等高线图的x、y和z坐标数据。 50参数表示等高线图的轮廓线数量（可以根据需要调整）。 cmap='viridis'参数指定了颜色映射方案。...使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。 运行示例代码后，将看到一个3D等高线图，其中等高线的位置和形状由z数组确定。
• 你将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours() 什么是轮廓线？ 轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。...轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。...然后它输出轮廓线和层次结构。轮廓线是一个包含图像中所有轮廓线的Python列表。每个单独的轮廓线是一个Numpy数组，包含物体边界点的（x,y）坐标。...轮廓线逼近法 这是cv.findContours函数的第三个参数。它实际上表示什么呢？ 上面我们说过，轮廓线是具有相同灰度的形状的边界。它存储了一个形状的边界的（x,y）坐标。...下面是一个矩形的图片，演示了这个技术。只要在轮廓线数组中的所有坐标上画一个圆（用蓝色画）。
特别是，如果你不知道如何在 n 维数组上应用常见的函数（而不使用 for 循环），或者想理解关于 n 维数组的轴和形状属性，这篇文章可能会有所帮助。...学习目标 阅读完之后，你应该能够： 了解在 NumPy 中一维、二维和 n 维数组之间的区别； 了解如何在 n 维数组上应用一些线性代数操作，而不使用 for 循环； 了解 n 维数组的轴和形状属性...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。
2 Point Polygon Test 求解图像中的一个点到一个对象轮廓的最短距离。如果点在轮廓的外部， 返回值为负。如果在轮廓上，返回值为 0。如果在轮廓内部，返回值为正。...如果是 False，只会判断这个点与轮廓之间的位置关系(返回值为 +1，-1，0) 注意:如果你不需要知道具体距离，建议你将第三个参数设为 False， 这样速 度会提高 2 到 3 倍 3 形状匹配...函数 cv2.matchShape() 可以帮我们比较两个形状或轮廓的相似度。...如 果返回值越小，匹配越好。...，之所以这样做是为了能够获取代表 图像的某个特征的矩函数，这些矩函数对某些变化如缩放，旋转，镜像映射(除 了 h1)具有不变形
我们来看一些通过索引访问数据的例子。 一维数组的索引 一般来说，NumPy 中索引的工作方式与使用其他编程语言（如 Java，C＃ 和 C ++）时的经验类似。...数据形状 NumPy 数组有一个 shape 属性，它返回一个包含数组每个维度中数据数量的元组。...reshape（）函数接受一个指定数组新形状的参数。在将一维数组重新整形为具有多行一列的二维数组的情况下，作为参数的元组，从 shape[0] 属性中获取行数，并将列数设定为1。...，将数组重新整形为具有1列5行的数组，然后打印出新的维数。...，重新调整数组，然后打印新的 3 维数组的形状。
返回的数组将具有形状 (3,) print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]) # 打印 "[1 4 5]" # 上面的整数数组索引例子等价于这个： print(np.array([a...Array math 在 NumPy 中，基本的数学运算符如 +、-、*、/ 和 ** 都是逐元素的，并且既作为运算符重载，也作为 NumPy 模块中的函数提供： import numpy as np...计算每行的总和；打印 "[3 7]" 可以在Numpy文档中找到它提供的完整数学函数列表。...支持广播的函数被称为通用函数，可以在Numpy的文档中找到所有通用函数的列表。...绘图 在Matplotlib中，最重要的函数是plot，它允许你绘制2D数据。
NumPy 库包含多维数组和矩阵数据结构（你会在后面的章节中找到更多关于这个的信息）。它提供ndarray，一个同构的 n 维数组对象，并提供了一些有效操作的方法。...使用 arr.reshape() 将为数组赋予一个新的形状，而不改变数据。只需记住，当使用 reshape 方法时，你想要生成的数组需要与原始数组具有相同数量的元素。...newshape 是你想要的新形状。你可以指定一个整数或一个整数元组。如果你指定一个整数，结果将是一个具有该长度的数组。新形状应该与原始形状兼容。...newshape是你想要的新形状。您可以指定一个整数或一个整数元组。如果您指定一个整数，结果将是一个具有该长度的数组。形状应与原始形状兼容。...NumPy 数组具有允许你转置矩阵的属性T。 在某些情况下，你可能也需要调换矩阵的维度。例如，当你的模型所期望的输入形状与你的数据集不同时，就需要这样做。这时reshape方法就很有用。
解决方法：使用reshape()函数在numpy库中，有一个非常有用的函数reshape()，它可以改变数组的形状，包括改变维度。...这个错误可以通过使用numpy库中的reshape()函数来解决，将一维数组转换为二维数组。通过指定目标形状，我们可以确保数据符合算法的输入要求。...numpy库中的reshape()函数介绍reshape()函数是NumPy库中用于修改数组形状的函数之一。它用于将一个数组转换为指定形状的新数组。...reshape函数返回一个视图对象，它与原始数组共享数据，但具有新的形状。...还可以选择'F'（Fortran-style，按列输出）或'A'（按照之前的顺序输出）返回值返回一个新的数组，它和原始数组共享数据，但是具有新的形状。
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