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您好，我有一个多边形问题。我不知道要找什么，所以我决定在这里问。下图显示了一个简单的形状。使用 OpenCV 的 findContours() 检测轮廓并近似于 CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS (对于那些想知道这是如何完成的人)算法，以便将一条线上的所有点汇总到一条线上。所以无论如何，一些轮廓包含某种形状，我称之为噪音。下图显示了噪声的含义。红线是轮廓。 (抱歉没有ms绘画技巧)
我的目标是重新定义形状以近似形状，但忽略此“噪音”。所以轮廓应该是这样的。蓝线显示修正后的轮廓。
最佳答案
cvGoodFeatuersToTrack() 检测角点...但是有一个标准，即角点之间应该有足够的距离...如果角点形成一个簇，则丢弃它们.关于opencv - 包含不需要的点的轮廓近似，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14376582/
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所以我必须用以下方法来近似 Pi:4*(1-1/3+1/5-1/7+1/9-...)。它也应该基于迭代次数。所以函数应该是这样的: >>> piApprox(1) 4.0 >>> piApprox(1
输入:图 G 输出:多个独立集，使得一个节点对所有独立集的成员资格是唯一的。因此，节点与它自己的集合中的任何节点都没有连接。这是一个示例路径。 由于这里需要澄清，因此再次改写: 将给定的图划分为多个集
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我的目标是近似二项式变量总和的分布。我使用以下纸张The Distribution of a Sum of Binomial Random Variables作者:肯·巴特勒和迈克尔·斯蒂芬斯。 我想
我知道有方法 approximate cubic Bezier curves ( this page 也是一个很好的引用)，但是有没有更快的方法来逼近 N 次贝塞尔曲线？还是只能使用下面的概括？ 来自
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我是 C++ 和编码本身的初学者，所以请原谅任何词汇错误。我找不到这个具体问题，但在互联网上找到了类似的问题，但我仍然很难获得我需要的结果。 所以我使用莱布尼茨公式来近似 pi，即: pi = 4 ·
有多种方法可以通过显示名称查找联系人。例如这个答案Android - Find a contact by display name 但是我需要找到模糊匹配的联系人。例如如果找不到“Kim”，我需要返回
我一直在尝试使用以下代码使用级数表示来近似 e 以获得尽可能多的精度数字，但无论我计算多少项，精度数字的数量似乎都保持不变。即: 2.718281984329223632812500000000000
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大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么是Big O stands for。 它有助于我们衡量一个算法的实际效率，如果您知道在what category the problem you are try
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我做了很多随机的数学程序来帮助我完成作业(合成除法是最有趣的)，现在我想反转一个激进的表达式。 例如，在我方便的 TI 计算器中我得到 .2360679775 好吧，我想将该数字转换为等效的无理数表达
我可以通过 CPU 分析器看到，compute_variances() 是我项目的瓶颈。 % cumulative self self total
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这是迄今为止我的代码， from math import * def main(): sides = eval(input("Enter the number of sides:"))
关闭。这个问题是not reproducible or was caused by typos .它目前不接受答案。 这个问题是由于错别字或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topi
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！