实验室项目中，希望求取一个近似圆形区域的质心，原本使用最小外接圆的质心来等效为该区域质心。但是由于部分区域的形状过于不规则导致发生质心偏移现象。如下图： 蓝色为实际要求质心。红色为等效圆质心 为获取较为准确的质心，拟用最大内接矩形的中心作为该区域质心。 采用改进的中心扩散法求内接矩形：先以最小外接矩的中心作为算法的起点进行中心扩散。得到一个内解矩形，在对最小外接矩的中心进行8邻域的遍历，应用中心扩散法分别求取内接矩，以面积最大的内接矩作为最大内接矩。 使用Opencv关键代码如下： /** * @brief 求取连通区域内接矩 * @param img:输入图像，单通道二值图，深度为8

泛微协同OA(e-cology)与用友NC集成应用解决方案

一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境：python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化，例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。 1 原图 2 灰度化 3 二值化 4 形态学处理 5 提取轮廓并找出目标外接矩形

用友NC财务资金系统CA解决方案，NC 是需要CA验证来解决银企直连的

NC Cloud 1909 产品安装指南激活操作指南 UCG移动轻应用配置说明 EPM Excel安装手册 Redis安装部署手册 U订货集成配置说明 主数据服务集成配置说明 人力云集成配置说明 友云采集成配置说明 友云音集成配置说明 友报账集成配置说明 友零售集成配置说明 小友集成配置说明 电商通集成配置说明 税务云集成配置说明 专属服务器配置文档 分布式部署配置指南 天威诚信安全组件配置指南 影像睿琪票据OCR部署指南 影像部署指南 掌阅报表安装指南 电子档案配置指南 资产管理APP安装文档 集群适配Redis部署 高可用搭建文档

python+opencv车道线检测（简易实现） 技术栈：python+opencv 实现思路： canny边缘检测获取图中的边缘信息； 霍夫变换寻找图中直线； 绘制梯形感兴趣区域获得车前范围； 得到并绘制车道线； 效果展示： 代码实现： import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #边缘检测 canny_img = cv

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect，求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle。 minAreaRect方法原型： RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量； minEnclosingCircle方法原型： void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, CV_OUT float& radius ); 第一个参

NC反弹CMD

参考：https://blog.csdn.net/Will_Zhan/article/details/115282268

NC代码G代码转换器DXF CAD文件双向转 CAD文件转NC 家具软件