识别连通区域（可根据面积过滤封闭形状）。-ITADN社区

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本方法提供了一种基于面积选择的连通区域提取技术，专门针对封闭图形优化，适用于图像处理中目标识别与分割。使用OpenCV获取图像的连通域，并可根据面积筛选封闭图形。

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本研究提出了一种高效准确的二维图形封闭区域自动识别算法，适用于复杂图像处理和模式识别任务。在图形处理过程中，常常需要从只包含直线和弧线的原始图形中提取多边形这样的封闭区域信息。该算法首先生成由原始图形中的线条交点构成的稀疏图结构，然后使用基于广度优先遍历方法的单源搜索法来识别所有封闭区域，并以点集的形式输出这些区域的信息。这种输出可以直接作为其他许多图形处理算法（例如多边形合并和凸包寻找）的输入数据。该算法具有快速高效的特点，能够很好地应对多重交点、线段重合等复杂情况，并且支持弧线的处理。

用 Python 创建任意形状的封闭图形并填充区域值

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本教程介绍如何使用Python编程语言创建具有任意复杂形状的封闭图形，并演示了如何填充这些图形的内部区域，适用于需要进行图像处理或几何计算的开发者。代码用于生成任意形状的封闭图形，并对封闭区域内的值进行赋值。

UE4,C++,平面最小封闭区域检测

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本项目运用C++编程语言，在虚幻引擎4(UE4)环境中实现了一种算法，用于计算二维平面上给定点集的最小封闭区域。该技术在游戏开发和图形处理领域有着广泛应用。程序思路如下：① 获取线段集合S（在本项目中，已经通过鼠标点击操作在UE4蓝图内实现获取线段(p1, p2)的过程，这里不再赘述）。② 移除孤立的线段（即两端点都是孤立状态的线段）。③ 将所有相交的线段拆分开来，并生成新的线段集合S。④ 去掉一个端点是孤立状态的线段（这种情况下，该线段无法构成多边形）。⑤ 确定所有的大区域线段集合M，其中每个Mi都是由一系列相互连接或相交的线段组成的子集。具体来说，在确定某个特定的大区域时，我们以某条初始线为起点，并找出所有与它直接相连或者相交的所有其他线段；然后继续寻找和这些新加入的线段相关联的所有新的未被访问过的线段，直到没有更多的连接或交叉点为止。⑥ 对于每一个识别出的大区域进行封闭区域提取操作。

基于MATLAB的数字图像处理实验：通过形状、弧度和面积识别香蕉

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本实验利用MATLAB平台进行数字图像处理，专注于开发算法以识别图像中的香蕉。通过对形状、弧度及面积特征分析，实现高效且准确的目标检测与分类。该作业要求使用MATLAB识别图片中的单个白色背景下的香蕉和苹果。文件资源包括水果识别的实验报告、源代码以及包含香蕉和苹果图像的文件。若有疑问，可私下交流，我会尽快回复。此任务是数字图像处理课程的一部分，并附有实验报告以供学习参考。

不规则封闭多边形的面积计算

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本文探讨了如何计算不规则封闭多边形的面积，介绍了几种实用的方法和公式，如分割法、坐标法等，并提供了具体应用示例。简单地计算不规则封闭多边形的面积的方法。

OpenCV几何形状识别.zip_OpenCV形状识别_图像标签_形状检测与识别

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本项目提供了一个基于OpenCV库的几何形状识别解决方案，实现对图像中的圆形、三角形等基本几何图形进行检测和识别，并可添加自定义形状。通过图像处理技术自动标注形状信息，适用于自动化视觉系统和智能监控等领域。可以获取摄像头图像并检测出图像中的轮廓，识别不同形状，并画出外轮廓进行标记。

FPGA 多目标连接区域识别.zip

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本项目为FPGA实现的多目标连接区域识别算法，旨在高效地检测图像中的多个相连目标区域，适用于实时处理和嵌入式系统。多目标连通域识别的Verilog源码及仿真测试工程已开发完成，占用资源约为2k左右，并配有十几行RAM缓存。经过验证，该代码能够准确识别图形中的目标对象。此项目适用于ISE工程项目中使用。

get wc_高德POI爬取矩形区域面积_

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本项目get wc_高德POI爬取矩形区域面积_旨在开发一种自动化工具，用于高效地从高德地图API获取特定矩形区域内各类兴趣点（POI）的数据，便于地理信息分析和应用。可以调整面积坐标以及所需的POI类型分类（参考高德提供的编码表）。在使用之前需要注册并获取高德开发权限以获得API key。

STM32 形状识别_OV7670 行人识别_STM32 图像识别_STM32 图形识别_STM32 形状检测

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本项目基于STM32微控制器，结合OV7670摄像头模块实现图像采集与处理。涵盖形状、行人图形识别及形状检测功能，适用于智能监控和自动化领域。 STM32形状识别项目涉及嵌入式系统、图像处理及模式识别等多个技术领域。该项目的核心在于利用STM32微控制器分析来自OV7670摄像头捕获的图像，以识别特定形状，如行人。 1. STM32 微控制器：由意法半导体（STMicroelectronics）生产的基于ARM Cortex-M内核的STM32系列微控制器具备高性能和低功耗的特点，并且拥有丰富的外设接口。在本项目中，它作为主控单元负责处理OV7670摄像头的数据。 2. OV7670 摄像头：这款CMOS图像传感器能够提供灰度或彩色的视频及静态图像数据，集成有AD转换器和信号处理器以简化与微控制器间的接口设计。 3. 图像采集与传输：OV7670 通过SPI（Serial Peripheral Interface）或者并行接口向STM32发送捕获的数据，并且STM32需要配置适当的参数并通过编写驱动程序正确接收这些数据。 4. 图像处理：图像在STM32上以像素矩阵的形式存储，需进行预处理如灰度化、直方图均衡等操作来提升后续分析的效率和准确性。根据应用需求可能还需要执行缩放或旋转等变换。 5. 图像识别算法：形状识别通常涉及边缘检测、特征提取及模式匹配步骤。虽然OpenCV这类图像处理库提供了这些功能，但在资源有限的嵌入式系统中往往需要定制轻量级版本以适应特定的应用场景。例如，Canny边缘检测可帮助定位轮廓，并通过模板匹配或机器学习方法（如支持向量机SVM）来识别形状。 6. 原子STM32程序：这里提到的“原子STM32程序”很可能是指一种开源开发框架或者库，它提供了底层硬件驱动及应用程序接口，以助开发者快速构建图像处理应用。 7. 实时性能优化：由于嵌入式系统资源受限，形状识别需要在有限内存和计算能力下完成。这要求对算法进行优化，例如采用低复杂度的算法、减少内存占用或合理调度任务等措施来确保系统的实时性和稳定性。 8. 硬件接口设计：连接STM32与OV7670时需考虑电源供应、复用引脚及中断请求线等因素以保障数据传输稳定和系统可靠性。综上所述，这个项目涵盖了嵌入式系统设计、图像处理以及模式识别等多个技术环节，并需要综合运用硬件设计、软件编程和算法优化等技能，是一个具有挑战性且富有实践价值的工程任务。通过此类项目的学习与实施，开发者能够提升在嵌入式领域的全面能力。

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识别连通区域（可根据面积过滤封闭形状）。

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