1.2 调试技巧 调试是我们在编写程序时不得不经历的过程，我们这一节来讲解如何快速定位错误的调试 技巧。 首先，编译错误不在我们的讨论范围之内，语法上的错误问题相信学过高分篇的同学都不 会再问了。 其实，断点调试也不在我们的讨论范围之内。 这里讲一下我们为什么不建议大家使用断点调试，断点调试基本上是每个开发者都会的调试技 巧。 但是我们的机试有一些特殊的情况。 1、机试的代码往往很短，几行到几十行不等。 2、比赛中争分夺秒，我们对调试时间要求更为迫切。 3、我们的错误往往是由于代码细节没考虑周全导致的。 所以，断点调试更适于项目代码中且对时间的迫切度没有那么高的情况。 接下来，给大家介绍一种超级棒的调试技巧，当你熟练掌握它以后你会深深的迷恋上它。

import cv2 import numpy as np import copy ''' 包含多个区域的最小外接矩形''' image = cv2.imread('./label.png') B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 单通道复制为三通道 ...代替所有的：： 3 增加后的通道数 2 轴 GGG = np.repeat(G[...,np.newaxis], 3, 2) print(GGG.sha

DOS界面，找图像中最大的轮廓、画外接矩形，计算矩形度

主要介绍了Python实现图片查找轮廓、多边形拟合、最小外接矩形代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

提出了一种新的图像中人眼检测算法，在一幅已知的人脸图像中首先采用同态滤波算法增强图像的对比度，然后利用迭代式阈值选择法对图像进行二值化处理，根据传统的先验知识获得眼睛的候选区域。根据眼睛的构造提出了一种基于最小外接矩形的自定义模板来实现眼睛的最终定位并利用区域质心标定出了眼睛区域的中心位置。实验证明，本算法简单实用，能够有效地实施人眼的检测，具有较高的检测精度。

基于matlab点云工具箱对点云进行处理二：对点云进行欧式聚类，获得聚类后点云簇的外接矩形.rar

利用opencv找图像中形状的最小外接矩形，进而可获得最小外接矩形的信息等

参考网页上的历程，完善了软件功能，实现了最小外接矩形求解。在QT上测试通过，输入随意的不等数量的点，运行算法，获取最小矩形的边的所有参数。

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前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测，本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形： 一、代码部分： // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include stdafx.h #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //load src image string img_name=..\\image_norm\\71253.jpg; Ma