如果你也在 怎样代写OpenCV CS410/510这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。最初由Intel开发，后来由Willow Garage和 Itseez（后来被 Intel 收购）提供支持。该库是跨平台的，可在开源Apache 2 许可下免费使用。从 2011 年开始，OpenCV 具有用于实时操作的 GPU 加速功能。
OpenCV项目于1999年正式启动，最初是英特尔研究部门为推进CPU密集型应用而提出的倡议，是包括实时光线追踪和3D显示墙在内的一系列项目的一部分。该项目的主要贡献者包括英特尔俄罗斯公司的一些优化专家，以及英特尔的性能库团队。在OpenCV的早期，这个项目的目标被描述为。通过为基本的视觉基础设施提供不仅是开放的而且是优化的代码来推进视觉研究。不要再重新发明轮子了。通过提供一个共同的基础设施，让开发者可以在此基础上进行开发，从而传播视觉知识，使代码更容易阅读和转移。通过免费提供可移植的、性能优化的代码，推进基于视觉的商业应用–其许可证并不要求代码本身是开放或免费的。
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CS代写|OpenCV代写|Shapes in Images
Shapes are one of the first details we notice about objects when we see them. This chapter will be devoted to endowing the computer with that capability. Recognizing shapes in images can often be an important step in making decisions. Shapes are defined by the outlines of images. It is therefore logical that the shape recognition is step is usually applied after detecting edges or contours.
Therefore, we will discuss extracting contours from images first. Then we shall begin our discussion of shapes, which will include:
The Hough transform, which will enable us to detect regular shapes like lines and circles in images
Random Sample Consensus (RANSAC), a widely used framework to identify data-points that fit a particular model. We will write code for the algorithm and employ it to detect ellipses in images
Calculation of bounding boxes, bounding ellipses, and convex hulls around objects
Matching shapes
CS代写|OpenCV代写|Contours
There is a marked difference between contours and edges. Edges are local maxima of intensity gradients in an image (remember Scharr edges in the previous chapter?). As we also saw, these gradient maxima are not all on the outlines of objects and they are very noisy. Canny edges are a bit different, and they are a lot like contours, since they pass through a lot of post-processing steps after gradient maxima extraction. Contours, by contrast, are a set of points connected to each other, most likely to be located on the outline of objects.
OpenCV’s Contour extraction works on a binary image (like the output of Canny edge detection or a threshold applied on Scharr edges or a black-and-white image) and extracts a hierarchy of connected points on edges. The hierarchy is organized such that contours higher up the tree are more likely to be outlines of objects, whereas contours lower down are likely to be noisy edges and outlines of “holes” and noisy patches.
The function that implements these features is called findContours() and it uses the algorithm described in the paper “Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following” by S. Suzuki and K. Abe (published in the 1985 edition of CVGIP) for extracting contours and arranging them in a hierarchy. The exact set of rules for deciding the hierarchies are described in the paper but, in a nutshell, a contour is considered to be “parent” to another contour if it surrounds the contour.
To show practically what we mean by hierarchy, we will code a program, shown in Listing 6-1, that uses our favorite tool, the slider, to select the number of levels of this hierarchy to display. Note that the function accepts a binary image only as input. Some means of getting a binary image from an ordinary image are:
Threshold using threshold() or adaptiveThreshold()
Check for bounds on pixel values using inRange() as we did for our color-based object detector
Canny edges
Thresholded Scharr edges
OpenCV代写
CS代写|OpenCV代写|Shapes in Images
形状是我们看到物体时首先注意到的细节之一。本章将致力于赋予计算机这种能力。识别图像中的形状通常是做出决策的重要一步。形状由图像的轮廓定义。因此，形状识别通常在检测边缘或轮廓之后应用是合乎逻辑的。
因此，我们将首先讨论从图像中提取轮廓。然后我们将开始讨论形状，其中包括：
霍夫变换，这将使我们能够检测图像中的规则形状，如线条和圆形
随机样本共识 (RANSAC)，一种广泛使用的框架，用于识别适合特定模型的数据点。我们将为算法编写代码并用它来检测图像中的椭圆
计算边界框、边界椭圆和对象周围的凸包
匹配形状
CS代写|OpenCV代写|Contours
轮廓和边缘之间存在显着差异。边缘是图像中强度梯度的局部最大值（还记得上一章中的 Scharr 边缘吗？）。正如我们还看到的，这些梯度最大值并不都在物体的轮廓上，而且它们非常嘈杂。Canny 边缘有点不同，它们很像轮廓，因为它们在梯度最大值提取之后经过了很多后处理步骤。相比之下，轮廓是一组相互连接的点，最有可能位于对象的轮廓上。
OpenCV 的轮廓提取适用于二值图像（如 Canny 边缘检测的输出或应用于 Scharr 边缘或黑白图像的阈值）并提取边缘上连接点的层次结构。层次结构的组织使得树上较高的轮廓更有可能是对象的轮廓，而较低的轮廓可能是嘈杂的边缘和“洞”的轮廓和嘈杂的补丁。
实现这些功能的函数称为 findContours()，它使用 S. Suzuki 和 K. Abe 的论文“Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Follow”（发表于 1985 年版 CVGIP）中描述的算法提取轮廓并将它们排列在层次结构中。论文中描述了确定层次结构的确切规则集，但简而言之，如果一个轮廓围绕该轮廓，则它被认为是另一个轮廓的“父”。
为了实际说明层次结构的含义，我们将编写一个程序，如清单 6-1 所示，它使用我们最喜欢的工具滑块来选择要显示的层次结构的层数。请注意，该函数仅接受二进制图像作为输入。从普通图像中获取二值图像的一些方法是：
使用 threshold() 或 AdaptiveThreshold() 的阈值
使用 inRange() 检查像素值的边界，就像我们对基于颜色的对象检测器所做的那样
精明的边缘
阈值 Scharr 边缘
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。