python中怎样用opencv画曲线，python怎样安装opencv库

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怎样用OpenCV求一条曲线的曲率

这个不是opencv的强项吧，还有，如果曲线太复杂，就无法解除解析解。只能求出近似解。如果非要用opencv的话，就要具体问题具体分析了啊。

设曲线r(t) =(x(t)，y(t))，曲率k=(xy - xy)/((x)^2 + (y)^2)^(3/2).设曲线r(t)为三维向量函数，曲率k=|r×r|/(|r|)^(3/2)，|x|表示向量x的长度。

k值就是曲率。曲率表明曲线偏离直线的程度，或曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。曲率半径：曲率的倒数就是曲率半径。曲率半径求法：ρ=|[(1+y^2)^(3/2)/y]|，K=1/ρ。

曲率可以用来判断曲线的形状。例如，如果一条曲线的曲率始终为零，那么这条曲线就是一条直线；如果一条曲线的曲率处处相等且不为零，那么这条曲线就是一个圆。

曲率的求法如下：ρ=|[(1+y^2)^(3/2)/y]|，K=1/ρ。曲线的曲率就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率。

Q1: 请教opencv中怎么画坐标曲线

原始数据是一些离散的散点，下图是用matplotlib的plot方法画出来的，我想得到下图中最高处附近的近似的曲线方程，以得到一个最大值和最大值对应的横坐标。

定时向画面上画出当前目标的坐标使用带点的画刷，来画线。

应该说，这个问题是很基本很入门的CAD操作问题，上面评论里也说的很清楚了。但是呢，细究起来，这也是个很有意思的问题。

这个有点难度。一般的转换是先找至少4个点，这些点的屏幕坐标和幕布坐标都是已知的，然后根据这至少4个点来计算出转换参数，再用转换参数去把屏幕坐标转换为幕布坐标。另外这个转换不需要定标，只是一个简单的仿射变换。

Q2: OpenCV-Python教程:19.轮廓属性

题主是否想询问“python摄像头显示铁锈怎么办”具体如下：安装OpenCV库：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以在Python中使用它来处理图像和视频。可以使用pip命令在终端中安装OpenCV库：pipinstallopencv-python。

通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。

主要步骤读取一幅图片，并且对其进行二值化。对其进行形态学处理，减少孔洞等次要特征，保留其主要特征。进行边缘提取。进行形状轮廓匹配，得到其匹配值，从而判断是否是同一个形状。

矩形操作是我们在 OpenCV 里最常用的操作，其中最为常见的就是包围框（ Bounding Box ）和旋转矩形（ Rotated Box ）。

Q3: 如何在Python中使用OpenCV的

1、到文末下载OpenCV的安装包。其实这个安装包就是一个解压缩。在安装包解压的目录找到这个文件。把这个文件拷贝到Python的包安装目录下面。在Python的shell导入cv2模块试试，看是不是安装好了。

2、在python中配置opencv库，使用pycharm环境官网下载：点击打开链接，官网上有所有的openCV版本，找到你想要的版本和系统，点击之后，会弹出一个新的页面，不需要任何操作，便会自动下载。

3、首先分两个：第一个：Python程序中如何导入OpenCV 解决方法：找到opencv源代码中的cv2文件夹复制到anaconda的lib文件夹中再导入cv2，就好了。

4、本文教大家在Window系统下Python如何安装OpenCV库。

5、OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。

6、下载numpy，开始我使用了6，没有通过，错误如图。下载了最新的1版本。将Opencv安装目录下opencv\build\python\7\x86中的cvpyd复制到python安装目录Lib\site-packages下。

Q4: OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取

而检测特征点较好的算子是Δ^2G(高斯拉普拉斯，LoG) 使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点，但是其运算量过大，通常可使用DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）来近似计算LoG。

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

其中，特征点提取主要有两个步骤，见上行黄子部分。下面做具体分析。

图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。

提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。

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