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    OpenCV 检测

    method 定义检测图像中的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp:累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大,累加器数组越小。...minDist:检测到的各个的中心坐标之间的最小距离(以像素为单位)。如果过小,可能检测到多个相邻的。反之,过大则可能导致很多检测不到。 param1:用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小,能检测到的越多。 minRadius:半径的最小值(以像素为单位)。 maxRadius:半径的最大值(以像素为单位)。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius...圆心坐标和半径的数据: ?

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    和线

    如果有一个,在上有很多数学上的点,这些点足够多。那么将这些点拿出来,而不是很表示一段有趣的序列 在空间有两个上面有很多线,线的两段分别连接两个。...将会相互嵌套,从中间上升或下降,上升的会变大,下降的变小,在上升到一定高度,从上升转下降,同时下降的下降到一定高度转上升,此时下降的将会套住上升的 ?...连接两个的线将会在两个再次套住的时候,绕两个一圈,于是拿到新的坐标 将会记录每次两个套住的时候所有线所在的坐标,将这些重新定义为线连接的点,记录这些点,这里的点不使用数字表示,而是通过表达式表示...在上升或下降都会在两个套住的时候计算完成距离,通过圆里面的线绕过的点确定 在上升过程中,每个线都会移动,移动根据当前上升的距离和当前线和连接的点计算 就这样两个将会不断上升下降,然后不断嵌套...通过圆里面的点和当前上升的距离算出的变大趋势。

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    _图片旋转

    题目描述         图片旋转是对图片最简单的处理方式之一,在本题中,你需要对图片顺时针旋转90度。...我们用一个nxm的二维数组来表示一个图片,例如下面给出一个3x4的图片的例子:1 3 5 7 9 8 7 6 3 5 9 7 这个图片顺时针旋转90度后的图片如下: 3 9 15 8 39 7...57 6 7 给定初始图片,请计算旋转后的图片。...输出描述:         输出m行n列,表示旋转后的图片那这道题就比较简单了,旋转后的第一行对应的就是旋转前的第一列对吧,那这样很多人就会想不就是后【i】【j】 = 前【j】【i】得到的结果却是:很多人以为直接换就是了...,其实不然,你会发现这样替换的话,得到的结果和每一行的次序刚好颠倒了,为什么呢,因为就是第一行第一列的值旋转后要到第一行最后一列去了; 因此应该这样替换后【i】【j】= 前【n-1-j】【i】得到的结果是

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