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  • python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色

    万次阅读 多人点赞 2017-08-30 18:15:36
    (1)颜色填充时:给其传参数的时候,需要搞一个轮廓的list给他,要不会导致颜色填充失败。 (2)画轮廓线时:就没必要搞list了,直接contours[i]就可以。 python代码: 图片:背景为黑色,有很多白色填充的。 ...

    你要的答案或许都在这里小鹏的博客目录

    MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP

    在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点:

    (1)颜色填充时:给其传参数的时候,需要搞一个轮廓的list给他,要不会导致颜色填充失败。

    (2)画轮廓线时:就没必要搞list了,直接contours[i]就可以。

     

    python代码:

    图片:背景为黑色,有很多白色填充的。

    下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓, 将大的轮廓填充为白色。

     

    import cv2
    
    imgfile = "IMG_3200.png"
    img = cv2.imread(imgfile)
    h, w, _ = img.shape
    
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # Find Contour
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours( thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    
    # 需要搞一个list给cv2.drawContours()才行!!!!!
    c_max = []
    for i in range(len(contours)):
        cnt = contours[i]
        area = cv2.contourArea(cnt)
    
        # 处理掉小的轮廓区域,这个区域的大小自己定义。
        if(area < (h/10*w/10)):
            c_min = []
            c_min.append(cnt)
            # thickness不为-1时,表示画轮廓线,thickness的值表示线的宽度。
            cv2.drawContours(img, c_min, -1, (0,0,0), thickness=-1)
            continue
        #
        c_max.append(cnt)
        
    cv2.drawContours(img, c_max, -1, (255, 255, 255), thickness=-1)
    
    cv2.imwrite("mask.png", img)
    cv2.imshow('mask',img)
    cv2.waitKey(0)

     

    下面代码是只保留最大轮廓,填充为白色。

     

    # coding = utf-8
    
    import cv2    
        
    imgfile = "0_mask.png"    
    img = cv2.imread(imgfile)    
    h, w, _ = img.shape    
        
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    
        
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)    
        
    # Find Contour    
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours( thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)    
        
    # 需要搞一个list给cv2.drawContours()才行!!!!!    
    c_max = []  
    max_area = 0  
    max_cnt = 0  
    for i in range(len(contours)):  
        cnt = contours[i]  
        area = cv2.contourArea(cnt)  
        # find max countour  
        if (area>max_area):  
            if(max_area!=0):  
                c_min = []  
                c_min.append(max_cnt)  
                cv2.drawContours(img, c_min, -1, (0,0,0), cv2.FILLED)  
            max_area = area  
            max_cnt = cnt  
        else:  
            c_min = []  
            c_min.append(cnt)  
            cv2.drawContours(img, c_min, -1, (0,0,0), cv2.FILLED)  
      
    c_max.append(max_cnt)  
      
      
    cv2.drawContours(img, c_max, -1, (255, 255, 255), thickness=-1)    
        
    cv2.imwrite("mask.png", img)    
    cv2.imshow('mask',img)    
    cv2.waitKey(0)    

    加餐, 我们可以进一步获取外接矩形:

    import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg ", cv2.IMREAD_UNCHANGED))
    
    ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY) , 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    image, contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    for c in contours:
      # find bounding box coordinates
      x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
      cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
      # find minimum area
      rect = cv2.minAreaRect(c)
      # calculate coordinates of the minimum area rectangle
      box = cv2.boxPoints(rect)
      # normalize coordinates to integers
      box = np.int0(box)
      # draw contours
      cv2.drawContours(img, [box], 0, (0,0, 255), 3)
      
      # calculate center and radius of minimum enclosing circle
      (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
      # cast to integers
      center = (int(x),int(y))
      radius = int(radius)
      # draw the circle
      img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
    
    cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 1)
    cv2.imshow("contours ", img)
    
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

     

    加餐2:

    根据mask获取原图的矩形区域:

    # coding = utf-8
    
    import cv2    
      
    def get_crop_img(img_mask, img_org):
        gray = cv2.cvtColor(img_mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    
        ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)    
        # Find Contour    
        _, contours, hierarchy = cv2.findContours( thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)       
        x1_min=0
        y1_min=0
        x2_max=0
        y2_max=0
        j=0
        for i in range(len(contours)):  
            cnt = contours[i]
            area = cv2.contourArea(cnt)
            if area < 90000:
                continue
            j = j+1
            x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
            if j==1:
                x1_min, y1_min, x2_max, y2_max = x,y,x+w,y+h
            if x < x1_min:
                x1_min = x
            if y < y1_min:
                y1_min = y
            if x+w > x2_max:
                x2_max = x+w
            if y+h > y2_max:
                y2_max = y+h
        img_crop = img_org[y1_min:y2_max,x1_min:x2_max,:]
        return img_crop
    
    # cv2.rectangle(img_org, (x1_min,y1_min), (x2_max, y2_max), (0, 255, 0), 2)  
    
    
    img_file = "0.jpg"
    imgfile_seg = "0_mask.png"    
    img_org = cv2.imread(img_file) 
    img_mask = cv2.imread(imgfile_seg)   
    h, w, _ = img_mask.shape      
    img_crop = get_crop_img(img_mask, img_org)
    cv2.imwrite("mask.png", img_crop)    
    # cv2.imshow('mask',img)    
    # cv2.waitKey(0)   

     

     

     

     

     

     

     

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  • CAD填充技巧:填充图案

    千次阅读 2020-05-11 14:01:36
    在使用浩辰CAD软件绘制图纸的过程中,经常会用到CAD填充填充可以是一些重复的图案单元,也可以是单色或渐变的填充填充的创建方法很简单,可以拾取一个封闭的图形,也可以在封闭区域中拾取一个点。 填充的参数有...

    在使用浩辰CAD软件绘制图纸的过程中,经常会用到CAD填充,填充可以是一些重复的图案单元,也可以是单色或渐变的填充。填充的创建方法很简单,可以拾取一个封闭的图形,也可以在封闭区域中拾取一个点。
    填充的参数有很多,在实际使用过程中也经常会遇到一些问题,这里将填充时需要注意的一些重要问题讲一下,由于相关内容比较多,将分成几个主题进行讲解,今天首先介绍一下使用填充图案中需要注意的问题和一些技巧。

    一、不能用其他CAD填充代替SOLID填充!

    如果要用纯色填充某个封闭区域,注意一定要选择SOLID填充,而不要使用填充图案后将比例设置得特别小来代替SOLID填充。
    当使用普通填充图案但将比例设置得特别小的时候,填充很密,看上去跟SOLID填充没有什么区别,但对于CAD来说两者差别很大。浩辰CAD的SOLID填充在显示的时候是会剖分成三角形来显示,三角形的多少跟边界复杂程度有关系,如果边界就是一个矩形,可以用两个三角形表示,如果边界复杂可能会用几百或是上千个三角形显示。但普通填充是由线组成,简单的图案可能就几条线,但如果设置得特别密,可能就会是上万甚至几十万条线,浩辰CAD要将这些线显示出来会耗费很多内存,会导致软件性能急剧下降。
    曾经遇到多张类似的图纸,图纸非常小,但打开非常慢,甚至在32位的浩辰CAD上会因为内存不足而无法打开。比如有一张给排水图纸中的一个消火栓图块中的填充线炸开后有几十万条,而图中有几十个这样的消火栓,导致图纸中的线条达到了千万级别。还有些图纸中签名和单位LOGO因为没有用SOLID填充,一张图中有十几个图框,倒是图纸打开和操作都很卡顿。
    所以要提醒大家:填充色块时一定要用SOLID填充,千万不要用普通填充图案来代替。

    二、用的普通填充图案为什么会显示成SOLID填充?

    有时候我们明明想用普通的线性填充图案,但填充完却发现显示成了SOLID填充,这个首先要看看你用的是什么版本,CAD不同版本现象不太一样。
    1、区域面积过小或CAD填充图案比例过大
    当CAD填充的区域过小,填充图案单元尺寸比较大或比例比较大,导致填充没有任何线位于区域内,这种情况不同版本处理不一样。
    如果使用的是低版本,例如2007版,这种情况命令行会提示:无法对边界进行图案填充。
    到了高版本是可以填充的,但会显示为实体填充,如下图所示。
    在这里插入图片描述
    但如果我们创建了这样的填充而不去调整比例,就把它当成SOLID填充,但保存图纸再打开,填充在不同版本表现不一样,例如在2013中这类填充保存后再打开后仍会显示为SOLID填充,但在2018版中这类填充保存后再打开,填充将会不显示,所以千万要注意!
    在这里插入图片描述
    2、CAD填充区域过大或填充区域比例过小
    当填充比较密的时候,虽然看上去像SOLID填充,但放大后仍可以看到填充线,但如果一个填充的填充单元数达到一个极限值的时候,也会显示为SOLID填充,这个是由一个变量控制的,而且这个变量值我们可以修改,这个变量是HPMAXLINES。
    这个变量的默认值是1000000,也就是说当一个填充中填充的线的数量超过一百万的时候,填充就会显示为SOLID填充。浩辰CAD之所以做这样的处理,也是为了防止有些人拿普通填充图案当SOLID填充用。
    如果我们填充的区域面积非常大,填充比例设置也挺合理,线的数量超过了1000000,但我们仍需要它显示为填充图案怎么办?如果图中这类填充不多,我们可以将HPMAXLINES值设置得更大一些,比如设置成二百万试试,最大可以设置到一千万。当然,我们也可以自己将填充区域手动分割一下,然后分别进行填充。
    如果遇到错误使用了密集填充代替SOLID填充的图纸无法打开或打开后操作很慢时,可以先将HPMAXLINES的值设置为比较小的值,例如十万或更小,然后将图纸打开。但最好还是能找出有问题的填充,重新设置为SOLID填充后保存,这样可以更彻底地解决这个问题。
    如果我们想验证一下设置HPMAXLINES的效果,可以先将HPMAXLINES设置一个比较小的值,然后用普通填充图案填充后调整比例值,看看什么时候会显示成SOLID填充。HPMAXLIENS最小值可以设置为100。

    三、CAD填充不要随意炸开?

    填充如果不分解的话,图纸中记录的是填充的图案、边界、比例等相关参数,比例设置成1或1000,图纸的大小不会有什么变化。
    但如果线性填充被炸开X,会分解成成千上万条直线,甚至几十万条,虽然对于图纸显示和打印效果没有什么影响,但图纸的大小却会明显增加。 炸开除了会增大图纸外,我们也无法再它当作填充进行编辑,比如无法在更换图案、调整比例,会给后面的编辑处理带来很多不便。

    四、如何填充固定间距的线或方格

    普通的填充图案只能设置比例,我们也不太了解每个单元的实际尺寸,有时我们需要在区域内按指定的距离或宽度填充线或方格,这时可以使用用户定义的填充。
    用户定义的填充可以设置成单向(平行线)、双向(方格),可以设置间距和角度,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    填充对话框中对应的设置如下图所示:
    在这里插入图片描述
    但有人还想填充长宽不一样的方格线,比如填充600X800的方格,这种情况用一个用户定义填充无法得到,我们也可以用单向填充两次,一次间距设置为600,一次间距设置为800,角度为90度。
    CAD填充涉及到的知识比较多,以上主要介绍的就是在使用浩辰CAD软件绘图过程中关于CAD填充图案的操作,在实际操作的过程中大家需要注意上述提到的问题,以减少绘图过程中的失误。

    展开全文
  • TLAB 全网最硬核的解析,请参考:全网最硬核 JVM TLAB 分析 TLAB 在何时退还给堆? 有两种情况: 当前 TLAB 不足分配,并且剩余空间...由于 TLAB 仅线程内知道哪些被分配了,在 GC 扫描发生时返回 Eden 区,如果不填充

    TLAB 全网最硬核的解析,请参考:全网最硬核 JVM TLAB 分析

    TLAB 在何时退还给堆?

    有两种情况:

    1. 当前 TLAB 不足分配,并且剩余空间小于当前线程最大浪费空间限制时。
    2. 发生 GC 时,在 GC 扫描前的时候。

    什么是 dummy object?

    是一个被标记为可回收的 int[] 数组。填充后, GC 扫描会直接标记为可回收。

    为何填充 dummy object

    主要保证 GC 的时候扫描高效。由于 TLAB 仅线程内知道哪些被分配了,在 GC 扫描发生时返回 Eden 区,如果不填充的话,外部并不知道哪一部分被使用哪一部分没有,需要做额外的检查,如果填充已经确认会被回收的对象,也就是 dummy object, GC 会直接标记之后跳过这块内存,增加扫描效率。反正这块内存已经属于 TLAB,其他线程在下次扫描结束前是无法使用的。这个 dummy object 就是 int 数组。为了一定能有填充 dummy object 的空间,一般 TLAB 大小都会预留一个 dummy object 的 header 的空间,也是一个 int[] 的 header,所以 TLAB 的大小不能超过int 数组的最大大小,否则无法用 dummy object 填满未使用的空间。

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    image

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  • 该算法相对边缘填充算法莱说,效率较高来说,选取一个顶点的横坐标为栅栏,将直线和栅栏之间进行填充,如果颜色为背景色,则填充填充色,否则则填充背景色 代码: 1 // 栅栏填充算法.cpp : 定义控制台应用...

    编译器:VS2013

    该算法相对边缘填充算法莱说,效率较高来说,选取一个顶点的横坐标为栅栏,将直线和栅栏之间进行填充,如果颜色为背景色,则填充填充色,否则则填充背景色

    代码:

     

     1 // 栅栏填充算法.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
     2 //
     3 
     4 #include "stdafx.h"
     5 #include<stdio.h>
     6 #include"graphics.h"
     7 #include<stdlib.h>
     8 
     9 //函数声明
    10 void fencefill(int a[], int x,int n);//栅栏填充算法实现
    11 void putcolor(int Xmin, int Xmax, int k);//着色函数
    12 
    13 int main()
    14 {
    15     int gdriver = DETECT, gmove, x,y,n;
    16 
    17     printf("please input the number of point\n");
    18     scanf_s("%d", &n);
    19     int *a=(int *)malloc((n+2)*sizeof(int));//动态分配内存
    20 
    21     for (y = 0; y < n + 2; y++)
    22         scanf_s("%d", &a[y]);
    23 
    24     x = a[n];//选取a[n]为栅栏
    25 
    26     initgraph(&gdriver, &gmove, "");
    27 
    28     setcolor(YELLOW);
    29     drawpoly(n/2+1, a);//画出多边形
    30     fencefill(a, x,n);//栅栏填充算法实现
    31     drawpoly(n/2+1, a);//再处理一次边界
    32 
    33     //因栅栏被处理两次,所以再次填充栅栏一列
    34     for (y = a[n+1]+1; getpixel(x, y) != YELLOW; y++)
    35         putpixel(x, y, YELLOW);
    36 
    37     system("pause");
    38 
    39     closegraph();
    40 
    41     return 0;
    42 }
    43 
    44 //栅栏填充算法实现
    45 void fencefill(int a[], int x,int n)
    46 {
    47     int i, y, Xmin, Xmax, Ymax, Ymin,xi;
    48 
    49     //循环数组a
    50     for (i = 0; i < n; i = i + 2)
    51     {
    52         //判断纵坐标大小
    53         Ymax = (a[i + 1] > a[i + 3]) ? a[i + 1] : a[i + 3];
    54         Ymin = (a[i + 1] <= a[i + 3]) ? a[i + 1] : a[i + 3];
    55 
    56         //行处理
    57         for (y = Ymin; y < Ymax; y++)
    58         {
    59             //利用直线关系求得y=k时x对应的坐标
    60             xi = (y - a[i + 1])*(a[i + 2] - a[i]) / (a[i + 3] - a[i + 1]) + a[i];
    61 
    62             //求x与栅栏大小关系
    63             Xmax = (xi > x) ? xi : x;
    64             Xmin = (xi <= x) ? xi : x;
    65             
    66             putcolor(Xmin, Xmax, y);//着色函数
    67         }
    68     }
    69 
    70 }
    71 
    72 //着色函数
    73 void putcolor(int Xmin, int Xmax, int y)
    74 {
    75     while (Xmin <= Xmax)
    76     {
    77         if (getpixel(Xmin, y) == YELLOW)
    78             putpixel(Xmin, y, BLACK);
    79         else
    80             putpixel(Xmin, y, YELLOW);
    81 
    82         Xmin++;
    83     }
    84 }

     

    结果:

    转载于:https://www.cnblogs.com/cdp1591652208/p/6896741.html

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  • 常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数、KNN填充、以及把缺失值作为新的label通过模型来预测等方式,为了介绍这几种填充方法的使用以及填充效果,本文将在真实数据集上进行简单比较。 1. 数据集介绍 数据...
  • 缺失值填充的几种方法

    万次阅读 多人点赞 2018-09-12 22:59:51
    常见的缺失值填充方法有填充默认值、均值、众数、KNN填充、以及把缺失值作为新的label通过模型来预测等方式,为了介绍这几种填充方法的使用以及填充效果,本文将在真实数据集上进行简单比较。 1. 数据集介绍 数据...
  • python缺失值填充

    千次阅读 多人点赞 2019-04-26 15:50:12
    1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充。 data['分数'] = data['分数'].fillna('-1') 2. 用均值填充 对于数值型的特征,其缺失值也可以用未缺失数据的均值填充。 data['分数...
  • Excel合并单元格批量填充的2种方法

    万次阅读 2018-08-24 14:25:55
    合并单元格问题 拿到了这样一个Excel表格,根据层级关系,里面有大量的合并...数据分析师妙计1:巧用空值填充 1) 选中目标列,取消合并后居中 2) 定位空值 3) 批量填充空值 1) 取消合并...
  • 填充图案制作插件插件YQMKPAT.VLX可以实现自定义图案转换为CAD中填充命令“H”可以使用的填充图案,增加CAD填充图案的多样性和图纸的优化美观。使用方法:1、下载插件到电脑任意位...
  • python 数据填充

    千次阅读 2020-05-20 21:52:20
    一,用指定的数值填充 df.fillna(0) #用0填充空值 df.fillna(df.mean()) #用均值填充空值 二,用周围的值来填补缺失值 df.fillna(method = bfill,limited = 1) 其中bfill (back fill)即使用缺失值后面的...
  • 零比特填充

    千次阅读 2020-05-29 08:23:08
    零比特填充法又称零比特插入法。在HDLC的帧结构中,若在两个标志字段之间的比特串中,碰巧出现了和标志字段F(01111110)一样的比特组合,那么就会误认为是帧的边界。为了避免出现这种情况,HDLC采用零比特填充法使...
  • 自动填充功能实现-- 实例源码

    千次下载 热门讨论 2014-06-10 15:47:43
    博客《自动填充功能实现》网页源程序,博客地址:http://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/29843127
  • 一、用某种颜色填充 1)cv2.fillConvexPoly 2)cv2.fillPoly 二、半透明填充 一、用某种颜色填充 1)cv2.fillConvexPoly cv2.fillConvexPoly()函数,只能用来填充凸多边形。 只需要提供凸多边形的顶点即可。 ...
  • Turtle库颜色填充

    万次阅读 多人点赞 2018-04-15 02:32:48
    颜色填充函数 使用Turtle不只可以画线条,也可以将画出的封闭线条进行填充。 -设定填充色:fillecolor(r, g, b) -开始填充:begin_fill() -结束填充:end_fill() 练习1 把上次画图的练习代码,先初始化一个...
  • 矩阵填充方法

    千次阅读 2018-03-18 09:32:45
    矩阵填充
  • mybatis-plus自动填充不生效 填充的数据为空 使用乐观锁自动填充失效 当字段从数据库查询出来时自动填充不生效问题
  • 任意画一个多边形,并用边(缘)填充算法进行填充。(多边形的顶点坐标存放在数组中,坐标值由键盘输入) #include&lt;stdio.h&gt; #include&lt;graphics.h&gt; //边缘填充 void draw(int a,int b){...
  • Opencv 图像填充

    千次阅读 2020-01-16 09:33:08
    在image指定的矩形区域,填充纯色; 函数 Mat filledROIMat(Mat srcImage0, Rect rectROI) { Mat srcImage = srcImage0.clone(); Point2i pt1; Point2i pt2; pt1.x = rectROI.x; pt1.y = rectROI.y; pt2....
  • 1.3扫描线种子填充算法  1.1和1.2节介绍的两种种子填充算法的优点是非常简单,缺点是使用了递归算法,这不但需要大量栈空间来存储相邻的点,而且效率不高。为了减少算法中的递归调用,节省栈空间的使用,人们提出了...
  • pyspark 空值填充

    千次阅读 2019-06-04 12:27:05
    在利用pyspark进行数据空值填充的过程中,遇到了一个坑,坑得明明白白。就是简单的空值处理,花费了好几天的时间。其实还是API的理解不到位的原因。特此整理一下,共勉共享。 1. 问题描述 具体描述一下待处理的问题...

空空如也

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