java使用opcv一张图片中间有一个蓝色圆圈怎么算出他的总偏移量百分比


要计算 Java 中使用 OpenCV 处理的一张图片中蓝色圆圈的总偏移量百分比,需要以下几个主要步骤: 1. 图像预处理:首先,需要对图像进行颜色空间转换(例如从 BGR 到 HSV),以便更准确地检测蓝色。 2. 蓝色检测:使用适当的阈值范围来检测蓝色区域,从而提取出蓝色圆圈的像素。 3. 计算圆心和半径:通过一些图像处理算法(如轮廓检测、最小外接圆等)计算蓝色圆圈的圆心坐标和半径。 4. 计算偏移量:假设图像的中心坐标为 `(imageWidth / 2, imageHeight / 2)` ,圆心坐标为 `(circleCenterX, circleCenterY)` 。则水平偏移量为 `horizontalOffset = circleCenterX - (imageWidth / 2)` ,垂直偏移量为 `verticalOffset = circleCenterY - (imageHeight / 2)` 。 5. 计算总偏移量:总偏移量可以使用勾股定理计算,即 `totalOffset = Math.sqrt(horizontalOffset * horizontalOffset + verticalOffset * verticalOffset)` 。 6. 计算偏移量百分比:总偏移量百分比可以通过将总偏移量除以图像对角线长度的一半,并乘以 100 来计算。图像对角线长度为 `Math.sqrt(imageWidth * imageWidth + imageHeight * imageHeight)` ,则偏移量百分比为 `(totalOffset / (Math.sqrt(imageWidth * imageWidth + imageHeight * imageHeight) / 2)) * 100` 。 以下是一个简单的示例代码框架,展示了大致的思路(需要导入 OpenCV 库并正确配置环境): ```java import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class BlueCircleOffsetPercentage { public static void main(String[] args) { // 加载 OpenCV 库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 读取图像 Mat image = Imgcodecs.imread("your_image.jpg"); // 图像预处理和蓝色检测 Mat processedImage = detectBlueCircle(image); // 计算圆心和半径 Point center = calculateCenter(processedImage); int radius = calculateRadius(processedImage, center); // 计算偏移量百分比 double offsetPercentage = calculateOffsetPercentage(image, center); System.out.println("总偏移量百分比: " + offsetPercentage + "%"); } public static Mat detectBlueCircle(Mat image) { // 颜色空间转换、阈值处理等操作,提取蓝色区域 // 返回处理后的图像 return null; } public static Point calculateCenter(Mat image) { // 计算蓝色区域的中心 return null; } public static int calculateRadius(Mat image, Point center) { // 计算蓝色区域的半径 return 0; } public static double calculateOffsetPercentage(Mat image, Point center) { int imageWidth = image.cols(); int imageHeight = image.rows(); int centerX = (int) center.x; int centerY = (int) center.y; int horizontalOffset = centerX - (imageWidth / 2); int verticalOffset = centerY - (imageHeight / 2); double totalOffset = Math.sqrt(horizontalOffset * horizontalOffset + verticalOffset * verticalOffset); double diagonalLength = Math.sqrt(imageWidth * imageWidth + imageHeight * imageHeight); return (totalOffset / (diagonalLength / 2)) * 100; } } ``` 上述代码仅为概念性的框架,实际实现中需要根据 OpenCV 的具体函数和方法来完成图像处理和计算的细节。 [2024-08-10 08:49:57 | AI写代码神器 | 892点数解答]
- import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.datatransfer.clipboard; import java.awt.datatransfer.stringselection; import java.awt.datatransfer.transferable; import java.awt.event.*; import java.io.*; import java.nio.file.files; import java.nio.file.path; import java.nio.file.paths; import java.time.localdatetime; import java.util.hashmap; import java.util.list; import java.util.map; import java.util.random; public class copy { static private final jtextarea textarea = new jtext(1497点数解答 | 2024-08-25 09:40:33)296
- dm.jdbc.driver.dmexception: 数据溢出 at dm.jdbc.driver.dberror.throwexception(dberror.java:636) at dm.jdbc.c.b.p.s(msg.java:225) at dm.jdbc.c.b.p.p(msg.java:185) at dm.jdbc.c.b.p.o(msg.java:166) at dm.jdbc.c.a.a(dbaccess.java:776) at dm.jdbc.c.a.a(dbaccess.java:327) at dm.jdbc.c.a.a(dbaccess.java:435) at dm.jdbc.driver.dmdbpreparedstatement.executeinner(dmdbpreparedstatement.java:284) at dm.jdbc.driver.dmdbpreparedstatement.do_executequery(dmdbpreparedstatement.java:383) at dm.jdbc.driver.(598点数解答 | 2024-10-15 15:48:38)199
- 问题排查:dm.jdbc.driver.dmexception: 数据溢出 at dm.jdbc.driver.dberror.throwexception(dberror.java:636) at dm.jdbc.c.b.p.s(msg.java:225) at dm.jdbc.c.b.p.p(msg.java:185) at dm.jdbc.c.b.p.o(msg.java:166) at dm.jdbc.c.a.a(dbaccess.java:776) at dm.jdbc.c.a.a(dbaccess.java:327) at dm.jdbc.c.a.a(dbaccess.java:435) at dm.jdbc.driver.dmdbpreparedstatement.executeinner(dmdbpreparedstatement.java:284) at dm.jdbc.driver.dmdbpreparedstatement.do_executequery(dmdbpreparedstatement.java:383) at dm.jdbc.dr(403点数解答 | 2024-10-15 15:48:41)852
- 商品展示模块 前端页面:productlist.jsp、productdetail.jsp 后端逻辑:productservlet 处理获取商品列表与详情请求 实现商品分页显示、按类别或关键词搜索功能 前端页面渲染与交互 使用 jsp、el、jstl 渲染商品数据 使用 css 优化页面样式,确保用户界面美观统一 使用 javascript 实现简单的前端交互,如商品图片切换、下拉菜单 搜索与过滤功能 在 productlist.jsp 实现搜索栏,允许用户输入关键词进行搜索 后端根据搜索条件查询数据库,返回符合条件的商品列表 使用 jstl 循环输出商品数据,并实现价格或类别过滤选项(19点数解答 | 2024-12-13 15:00:43)194
- public static void main(string[] args) { string imgpath = "d:\ruoyi\uploadpath\upload\shuyoubi\20240726192938460.jpg"; double rate = imagecompareutils.compareimage(imgpath); double focallength = 4; // 焦距,单位:毫米 double actualsize = 9.6; // 物体实际尺寸,单位:厘米 double pixelsize = 298.8999938964844*2; // 物体在图片中的像素尺寸 double distance = calculatedistance(focallength, actualsize, pixelsize); system.out.println("物体与相机之间的距离为: " + distance + " 厘米"); system.out.println("偏移量:" + rate); // double(253点数解答 | 2024-07-27 09:18:40)178
- 百分比 缩写(66点数解答 | 2025-07-30 13:26:19)35
- 一个 5×6 的迷宫样例如下: 要求给出从起点(1,1)到终点(3,4)的路径。 为了处理方便,保证最外圈全都为障碍物。 扩展到一般情况,一个 m×n 的迷宫,要求输出从起点(1,1)到终点(m-2,n-2)的路径。 测试实例保证路径是唯一的。 该题要求自行设计一个栈来做。如果设计的是顺序栈,则保证栈的大小不超过 200 个元素。 输入 第一行为两个整数 m 和 n,表示 m×n 的迷宫。 接下来有 m 行,每行有 n 个数(n 个数之间用空格间隔,值 = 0 表示可以通行,值 = 1 表示为障碍物) 输出 输出从起点到终点的路径,每个坐标占一行,坐标间的行号和列号用一个空格间隔。具体格式可参考样例。c++ 源代码(732点数解答 | 2024-11-03 02:34:53)304
- import com.opencsv.csvreader; import com.opencsv.exceptions.csvvalidationexception; import java.io.filereader; import java.io.ioexception; import java.text.parseexception; import java.text.simpledateformat; import java.util.*; public class stockstatistics { public static void main(string[] args) { string filepath = "stocks.csv"; // 请确保csv文件与此java文件在同一目录下,或提供完整路径 simpledateformat sdf = new simpledateformat("yyyy-mm-dd"); map<string, stockdata> monthlydata = new has(66点数解答 | 2024-11-13 15:31:04)163
- 题目:按照以下步骤在 pycharm 中进行自动化测试脚本编写,并执行脚本。 步骤: (1)从 selenium 中引入 webdriver; (2)使用 selenium 模块的 webdriver 打开谷歌浏览器; (3)在谷歌浏览器中通过 get 方法发送网址eshop测试平台登录页面; (4)增加智能时间等待 5 秒; (5)查看登录页面中的用户名输入框元素,通过 css_selector 属性定位用户名输入框,并输入用户名(用自己注册的用户); (6)查看登录页面中的密码输入框元素,通过 xpath 属性定位密码输入框,并输入密码(用自己注册的用户对应密码) ; (7)查看登录页面中的登录按钮元素,通过 class_name 方法定位登录按钮,使用 click()方法点击登录按钮进入eshop测试平台首页; (8)在eshop测试平台首页通过 link_text 方法对“我的订单”按钮进行定位,使用 click()方法点击“我的订单”(304点数解答 | 2024-11-06 15:38:30)269
- 针对网站功能“可以将生活照剪切成证件照,并可以更换底色为:红色、蓝色、白色”,写一段介绍软文(258点数解答 | 2024-03-11 15:14:10)225
- 编写一个嫌疑人车辆预警的程序。 公安系统在追捕嫌疑人时,嫌疑人驾车逃跑,据目击群众描述,由于天色较暗,只能确定部分信息: ● 嫌疑人a车辆牌照信息:绿色,鲁,车牌最后三位是111 ● 嫌疑人b车辆牌照信息:黄色,苏,车牌前三是苏fc 公安系统中有一个车牌识别预警系统,可以根据车牌信息进行识别预警。我们要设计一个程序模拟这个车牌识别预警系统,为了模拟程序需要输入车牌颜色和车牌号,输出预警提示信息: ● 疑似嫌疑人a车辆 ● 疑似嫌疑人b车辆 ● 无嫌疑车辆 【相关信息】 车牌颜色只有三种,用三个单词代表: ● 绿色:green ● 蓝色:blue ● 黄色:yellow(458点数解答 | 2024-05-05 18:31:11)223
- 1至10,10个号码每个号码对应单元格颜色为 1= rgb(255, 255, 0) ' 黄色 2= rgb(0, 102, 204) ' 海蓝色 3= rgb(0, 0, 0) ' 黑色 4= rgb(255, 128, 0) ' 橘红色 5= rgb(0, 255, 255) ' 青绿色 6= rgb(0, 0, 255) ' 蓝色 7= rgb(128, 128, 128) ' 灰色 8= rgb(255, 0, 0) ' 红色 9= rgb(128, 0, 0) ' 深红色 10= rgb(128, 128, 0) ' 橄榄色。 双击c3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,大于等于6的为大,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击d3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,小于等于5的为小,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击e3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,等于单数的为单,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击f3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,等于偶数的为双,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击g3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,(942点数解答 | 2024-12-07 18:07:56)211