椭圆函数python 椭圆函数滤波器

python turtle如何画椭圆

1、先搞清楚画笔的基本用法。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名注册、虚拟主机、营销软件、网站建设、瑞昌网站维护、网站推广。

2、再搞清楚椭圆的函数。

3、根据别人的代码，自己多调试几次就画出有意思的图形了。

代码如下：

import turtle

pen=turtle.Turtle() #定义画笔实例

a=1

for i in range(120):

if 0=i30 or 60=i90:

a=a+0.2

pen.lt(3) #向左转3度

pen.fd(a) #向前走a的步长

else:

a=a-0.2

pen.lt(3)

pen.fd(a)

print(pen)

turtle.mainloop()

OpenCV-Python教程:19.轮廓属性

1图像矩

帮你计算一些属性，比如重心，面积等。

函数cv2.moments()会给你一个字典，包含所有矩值

你可以从这个里面得到有用的数据比如面积，重心等。重心可以用下面的式子得到：

2.轮廓面积

轮廓面积由函数cv2.contourArea()得到或者从矩里得到M['m00']

3.轮廓周长

可以用cv2.arcLength()函数得到。第二个参数指定形状是否是闭合的轮廓（如果传True）。或者只是一个曲线。

4.轮廓近似

这会把轮廓形状近似成别的边数少的形状，边数由我们指定的精确度决定。这是Douglas-Peucker算法的实现。

要理解这个，假设你试图找一个图像里的方块，但是由于图像里的一些问题，你得不到一个完美的方块，只能得到一个“坏方块”。现在你可以使用这个函数来近似，第二个参数叫epsilon，是从轮廓到近似轮廓的最大距离。是一个准确率参数，好的epsilon的选择可以得到正确的输出。

在下面第二个图像里，绿线显示了epsilon = 10% of arc length 的近似曲线。第三个图像显示了epsilon = 1% of the arc length。第三个参数指定曲线是否闭合。

5.凸形外壳

凸形外壳和轮廓近似类似，但是还不一样（某些情况下两个甚至提供了同样的结果）。这儿，cv2.convexHull()函数检查凸面曲线缺陷并修复它。一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。

参数详情：

·points 是我们传入的轮廓

·hull 是输出，一般我们不用传

·clockwise： 方向标示，如果是True，输出凸形外壳是顺时针方向的。否则，是逆时针的。

·returnPoints：默认是True。然后会返回外壳的点的坐标。如果为False，它会返回轮廓对应外壳点的索引。

所以要获得凸形外壳，下面

但是如果你想找到凸面缺陷，你需要传入returnPoints = False。我们拿上面的矩形图形来说，首先我找到他的轮廓cnt，现在用returnPoints = True来找他的凸形外壳，我得到下面的值：[[[234 202]], [[51 202]], [51 79]], [[234 79]]]  是四个角的点。如果你用returnPoints = False，我会得到下面的结果：[[129], [67], [0], [142]].  这是轮廓里对应点的索引，比如cnt[129] = [234, 202]]，这和前面结果一样。

6.检查凸面

有一个函数用来检查是否曲线是凸面, cv2.isContourConvex().它返回True或False。

7.边界矩形

有两种边界矩形

7.a.正边界矩形

这个矩形不考虑对象的旋转，所以边界矩形的面积不是最小的，函数是cv2.boundingRect()。

假设矩形左上角的坐标是(x,y)， （w, h）是它的宽和高

7.b.渲染矩形

这个边界矩形是用最小面积画出来的，所以要考虑旋转。函数是cv2.minAreaRect()。它返回一个Box2D结构，包含了(左上角(x,y)，（width, height）,旋转角度）。但是要画这个矩形我们需要4个角。这四个角用函数cv2.boxPoints()得到

8.最小闭包圆

我们找一个目标的外接圆可以用函数cv2.minEnclosingCircle().这个圆用最小面积完全包围目标。

9.椭圆

用一个椭圆来匹配目标。它返回一个旋转了的矩形的内接椭圆

10. 直线

类似的我们可以匹配一根直线，下面的图像包含一系列的白色点，我们可以给它一条近似的直线。

END

python中的 return 有什么用

返回值

对应代码：

return 0

含义：

要将一个函数结束运行时得出的信息传递给程序的剩余部分，可以使用“返回”积木,也就是 return函数。当运行到return时，函数会停止运行，并返回对应表达式的值。

有返回值的函数是椭圆型的哦，可以塞到其他的积木中，返回值能够被运行。

举例：

请点击输入图片描述

代码：

def function(x1, x2):

return (x1 + x2)#开始进入Python的世界print(function(3, 4))

说在后面的话

函数是编程语言中最强大的语言特征之一，上面介绍的函数的特征仅仅只是函数最基础的功能。与函数相关的特征还包括不同的参数传递方法，以及另外一种更强大的数据类型：对象（object）。我们把有相同的局部变量和函数的对象，抽象出来，称之为类（class）。类与对象可以把函数和数据收集在一起，这样我们不但能更加方便地重复利用我们写过的代码，还能引入、继承他人所写的优秀的代码。这部分内容比较复杂，理解起来比较抽象，我们会在以后的学习过程中，逐渐接触并使用它们。

怎么用Python将图像边界用最小二乘法拟合成曲线

本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合。分享给大家供大家参考，具体如下：

这里不手动实现最小二乘，调用scipy库中实现好的相关优化函数。

考虑如下的含有4个参数的函数式：

构造数据

?

123456789101112131415

import numpy as npfrom scipy import optimizeimport matplotlib.pyplot as pltdef logistic4(x, A, B, C, D):  return (A-D)/(1+(x/C)**B)+Ddef residuals(p, y, x):  A, B, C, D = p  return y - logisctic4(x, A, B, C, D)def peval(x, p):  A, B, C, D = p  return logistic4(x, A, B, C, D)A, B, C, D = .5, 2.5, 8, 7.3x = np.linspace(0, 20, 20)y_true = logistic4(x, A, B, C, D)y_meas = y_true + 0.2 * np.random.randn(len(y_true))

调用工具箱函数，进行优化

?

1234

p0 = [1/2]*4plesq = optimize.leastsq(residuals, p0, args=(y_meas, x))            # leastsq函数的功能其实是根据误差（y_meas-y_true）            # 估计模型（也即函数）的参数

绘图

?

12345678

plt.figure(figsize=(6, 4.5))plt.plot(x, peval(x, plesq[0]), x, y_meas, 'o', x, y_true)plt.legend(['Fit', 'Noisy', 'True'], loc='upper left')plt.title('least square for the noisy data (measurements)')for i, (param, true, est) in enumerate(zip('ABCD', [A, B, C, D], plesq[0])):  plt.text(11, 2-i*.5, '{} = {:.2f}, est({:.2f}) = {:.2f}'.format(param, true, param, est))plt.savefig('./logisitic.png')plt.show()

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。