Расчет контуров: Об одном варианте расчете сопряжения гетеродинного контура (Oscillator Padding)

Ускорения и ритмы темпа кажутся наиболее однородными, когда длительности расширяются или сокращаются в равных пропорциях. Однако, чтобы преобразовать длительность из относительного времени, выраженного в четвертных нотах, в абсолютное время, выраженное в секундах, требует суммирования областей под экспоненциальным отображением темпа. Эта проблема подробнее обсуждается в следующем разделе.

Контуры Spline-X

Сплайн-экспонента контуров соответствует сплайну контуров соответствует экспоненциальным контурам контуров соответствует линейным контурам.

Сплайн-экспоненциальный метод расчета использует коэффициент интерполяции x _i ( r ), рассчитанный, как описано выше для линейного метод расчета. Он также разделяет полином 3-й степени q ( t ), вычисленный, как описано выше для сплайна. метод расчета. Формула интерполяции зависит от соотношения между β _i и α _i :

Мне неизвестно, чтобы сплайн-экспоненциальная интерполяция использовалась напрямую какими-либо механизмами синтеза звука или какими-либо утилитами для транскрипции партитуры.

Следующая тема: Расчет темпа

Что такое контурная пластика? Методы, карты и использование контуров при съемке

Что такое контур в геодезии?

Контурирование при съемке — это определение высоты различных точек на земле и фиксация этих точек в одинаковых горизонтальных положениях на контурной карте.

Для проведения вертикального контроля проводятся нивелирные работы и одновременно с горизонтальным контролем проводится съемка цепей, либо компасная съемка, либо плановая съемка.

Если используется теодолит, горизонтальное и вертикальное управление может осуществляться одним и тем же инструментом. На основе используемых инструментов можно разделить контур на разные группы.

Методы контурной съемки

Существует два метода контурной съемки:

1. Прямой метод
2. Косвенный метод

Прямой метод контурной обработки

Состоит в нахождении вертикального и горизонтального контроля точек, лежащих на выбранной горизонтальной линии.

Для вертикального контроля обычно используется нивелир. Уровень устанавливается на командную позицию в районе после взятия уровней с ближайшего ориентира. Находится плоскость коллимации / высота инструмента и рассчитывается необходимое показание рейки для контурной линии.

Инструментальный человек просит сотрудника перемещаться вверх и вниз по области, пока не будут найдены требуемые показания штатива. Геодезист устанавливает горизонтальный контроль этой точки с помощью своих инструментов.

После того, как этот инструмент, человек направляет сотрудника в другую точку, где можно найти то же чтение посоха. Далее следует установка горизонтального контроля.

Таким образом, несколько точек устанавливаются на горизонтальной линии на одной или двух горизонтальных линиях и соответствующим образом записываются. Планшетная съемка идеально подходит для этой работы.

После того, как требуемые точки установлены в настройках инструмента, инструмент перемещается в другую точку для покрытия большей площади. Уровень и геодезический инструмент не нужно перемещать одновременно.Лучше, если оба будут рядом, чтобы легко общаться.

Для увеличения скорости прокачки иногда используются также уровни руки и Абни. Этот метод медленный, утомительный, но точный. Подходит для небольших площадей.

Косвенный метод Контур

В этом методе уровни берутся в некоторых выбранных точках и их уровни снижаются. Таким образом, в этом методе сначала устанавливается горизонтальный контроль, а затем определяются уровни этих точек.

После размещения точек на плане отмечаются пониженные уровни и между выбранными точками интерполируются горизонтальные линии.

Для выбора точек можно использовать любой из следующих методов:

1. Метод квадратов
2. Метод поперечного сечения
3. Метод радиальной линии

Метод квадратов

В этом методе область разделена на несколько квадратов и отмечены все точки сетки (см. Рис. 1).

Фиг.1

Обычно используемый размер квадрата варьируется от 5 м × 5 м до 20 м × 20 м. Уровни всех узлов сетки устанавливаются нивелированием. Затем на листе чертежа наносится квадрат сетки. Отмечены уменьшенные уровни точек сетки и нарисованы горизонтальные линии путем интерполяции [См. Рисунок 1].

Метод поперечного сечения

В этом методе точки поперечного сечения берутся через равные промежутки времени. Путем выравнивания устанавливается пониженный уровень всех этих точек. Точки отмечаются на чертежных листах, их уменьшенные уровни (RL) отмечаются и горизонтальные линии интерполируются.

Фиг.2

На Рисунке 2 показано типичное планирование этой работы. Расстояние между поперечными сечениями зависит от характера местности, масштаба карты и требуемого интервала изолиний. Он варьируется от 20 м до 100 м. Если уровень земли резко меняется, требуются более короткие интервалы.

Линия поперечного сечения не обязательно должна быть под прямым углом к ​​основной линии. Этот метод идеально подходит для строительства дорог и железных дорог.

Метод радиальной линии

[Рис.3]. В этом методе из точки области снимается несколько радиальных линий. Отмечается направление каждой линии. На этих линиях на выбранных расстояниях отмечаются точки и определяются уровни. Этот метод идеально подходит для холмистой местности. В этом исследовании обычно используется теодолит с тахеометрическим оборудованием.

Фиг.3

Для интерполяции точек контура между двумя точками может использоваться любой из следующих методов:

(а) Оценка

(б) Арифметический расчет

(c) Механический или графический метод.

Механический или графический метод интерполяции заключается в линейной интерполяции точек контура с использованием контрольного листа:

На кальке через равные промежутки времени нарисовано несколько параллельных линий. Каждая 10-я или 5-я строчка затемняется для удобства подсчета. Если RL для A составляет 97,4, а для B — 99,2 м. Предположим, что самая нижняя самая темная линия представляет собой 97 м RL, а каждая параллельная линия проходит с интервалом 0,2 м. Затем проведите вторую параллельную линию на A.

Поверните контрольный лист так, чтобы 100.2 параллельная линия проходит через точку B. Затем пересечение темных линий на AB представляет точки на контурах 98 и 99 метров [См. Рис. 4].

Аналогичным образом могут быть получены точки контура вдоль любой линии, соединяющей две соседние точки, и точки проколоты. Этот метод сохраняет точность арифметических вычислений и в то же время является быстрым.

Фиг. 4

Рисование контуров

После определения точек контура строятся плавные линии контура, соединяющие соответствующие точки на линии контура.Французские кривые можно использовать для рисования плавных линий. Геодезист не должен упускать из виду характерные особенности на местности. Каждая пятая контурная линия сделана более толстой для удобства чтения. На каждой горизонтальной линии написано ее значение. Если размер карты большой, это также пишется на концах.

Контурные карты и их использование

Контурные карты состоят из контурных линий, которые представляют собой воображаемые линии, соединяющие точки одинаковой высоты. Такие линии наносятся на план местности после установления пониженных уровней нескольких точек на территории.

Линии изолиний в области строятся с сохранением постоянной разницы высот между двумя последовательными линиями. Например, контурная карта на рис. 1 показаны изолинии на участке с интервалом изолиний 1 м. На контурных линиях также написан уровень линий.

Рис.1: Контуры

Характеристики контурных карт

Горизонтальные карты имеют следующие характеристики:

1. Линии контура должны закрываться, не обязательно в пределах плана.
2. Широко расставленный контур указывает на плоскую поверхность.
3. Контур, расположенный близко друг к другу, указывает на крутой склон.
4. Равно разнесенный контур обозначает равномерный наклон.
5. Неровные контуры указывают на неровную поверхность.
6. Примерно концентрические замкнутые контуры с уменьшающимися значениями к центру (рис. 1) обозначают водоем.
7. Приблизительно концентрические замкнутые контуры с увеличивающимися значениями к центру обозначают холмы.
8. Контурные линии U-образной формы с выпуклостью к низу обозначают гребень (рис.2).

Фиг.2

Фиг. 3

9. Изолинии V-образной формы с выпуклостью в сторону возвышенности обозначают долину (рис. 3).

10. Изолинии обычно не пересекаются и не пересекаются.

11. Если горизонтальные линии пересекаются на каком-то участке, это указывает на наличие вертикального обрыва (рис. 4).

Фиг.4

12. Если изолинии пересекаются, это говорит о наличии нависающих скал или пещеры (рис.5).

Фиг.5

Использование контурных карт

Контурные карты чрезвычайно полезны для различных инженерных работ:

1. Инженер-строитель изучает контуры и выясняет характер почвы, чтобы идентифицировать. Подходящее место для проведения проектных работ.
2. Нарисовав разрез на плане, можно узнать профиль земли вдоль этой линии. Это помогает определить глубину резания и насыпи, если определен уровень образования дороги / железной дороги.
3. Взаимосвязь любых двух точек можно определить, нарисовав профиль земли вдоль этой линии.
4. Маршруты железной дороги, дороги, канала или канализации могут быть выбраны таким образом, чтобы минимизировать и сбалансировать земляные работы.
5. Можно определить площадь водосбора и, следовательно, количество воды в любой точке наллы или реки. Это исследование очень важно при поиске насыпей, плотин, а также для определения уровней паводков.
6. По контурам можно определить вместимость резервуара.

Подробнее:

Что такое контурный интервал? Его расчет, использование и когда это необходимо

Контурные линии и их типы, характеристики и использование при съемке

Инструменты, используемые в технических чертежах — их назначение и важность

Роль и работа геодезиста в строительстве

OpenCV центр контура — PyImageSearch

Сегодня мы собираемся начать новую серию учебных пособий из трех частей по обнаружению и анализу формы .

Из этой серии статей мы узнаем, как:

1. Вычислить центр области контура / формы.
2. Распознавать различные формы, такие как круги, квадраты, прямоугольники, треугольники и пятиугольники, используя только свойства контура.
3. Обозначьте цвет формы.

Хотя сегодняшний пост является немного базовым (по крайней мере, в контексте некоторых из более продвинутых концепций в недавнем блоге PyImageSearch), он все же касается вопроса, который мне часто задают:

«Как вычислить центр контура с помощью Python и OpenCV?

В сегодняшнем посте я отвечу на этот вопрос.

В следующих статьях этой серии мы будем использовать наши знания о контурах для распознавания форм на изображениях.

OpenCV центр контура

На изображении выше вы можете увидеть различные фигуры, вырезанные из кусков плотной бумаги. Обратите внимание, что эти формы не являются идеальными . Прямоугольники не совсем прямоугольные, и круги тоже не совсем круглые.Это фигуры, нарисованные человеком, и фигуры, вырезанные человеком , подразумевая, что существует вариации для каждого типа фигуры.

Имея это в виду, цель сегодняшнего руководства состоит в том, чтобы (1) определить контур каждой формы на изображении, а затем (2) вычислить центр контура — также называемый центроидом контура область.

Для достижения этих целей нам потребуется выполнить небольшую предварительную обработку изображений, в том числе:

• Преобразование в оттенки серого.
• Размытие для уменьшения высокочастотного шума и повышения точности определения контуров.
• Бинаризация изображения. Обычно для этого процесса используются обнаружение края и пороговое значение. В этом посте мы будем применять пороговые значения.

Прежде чем мы начнем кодировать, убедитесь, что в вашей системе установлен пакет imutils Python:

 $ ​​pip install - обновить imutils
 

Теперь мы можем приступить к работе.

Откройте новый файл, назовите его center_of_shape.py , и мы получим код:

 # импортируем необходимые пакеты
import argparse
импорт imutils
импорт cv2

# создать аргумент, синтаксический анализ и анализ аргументов
ap = argparse.ArgumentParser ()
ap.add_argument ("- i", "--image", required = True,
help = "путь к входному изображению")
args = vars (ap.parse_args ())

# загружаем изображение, конвертируем его в оттенки серого, слегка размываем,
# и порог
image = cv2.imread (args ["изображение"])
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
размытый = cv2.GaussianBlur (серый, (5, 5), 0)
порог = cv2.порог (размытый, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY) [1]
 

Мы начинаем с , строки 2-4, , импортируя наши необходимые пакеты с последующим анализом аргументов командной строки. Здесь нам нужен только один переключатель, --image , который указывает путь к месту на диске, где находится изображение, которое мы хотим обработать.

Затем мы берем это изображение, загружаем его с диска и предварительно обрабатываем его, применяя преобразование оттенков серого, сглаживание по Гауссу с использованием ядра 5 x 5 и, наконец, установление порога ( строки 14-17 ).

Результат операции определения порога можно увидеть ниже:

Обратите внимание, как после применения порога формы представлены как белый передний план на черном фоне .

Следующий шаг — найти расположение этих белых областей с помощью определения контура:

 # найти контуры в пороговом изображении
cnts = cv2. findContours (thresh.copy (), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours (cnts)
 

Вызов cv2.findContours в строках 20 и 21 возвращает набор контуров (т. Е. Контуров), соответствующих каждому из белых пятен на изображении. Строка 22 затем получает соответствующее значение кортежа в зависимости от того, используем ли мы OpenCV 2.4, 3 или 4. Подробнее о том, как возвращаемая сигнатура cv2.findContours изменялась между версиями OpenCV, можно прочитать в этом посте.

Теперь мы готовы обработать каждый из контуров:

 # петля по контурам
для c в центах:
# вычисляем центр контура
M = cv2.moments (c)
cX = int (M ["m10"] / M ["m00"])
cY = int (M ["m01"] / M ["m00"])

# рисуем контур и центр фигуры на изображении
cv2. drawContours (изображение, [c], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.circle (изображение, (cX, cY), 7, (255, 255, 255), -1)
cv2.putText (изображение, «центр», (cX - 20, cY - 20),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

# показать изображение
cv2.imshow ("Изображение", изображение)
cv2.waitKey (0)
 

В строке 25 мы начинаем перебирать каждый из отдельных контуров с последующим вычислением моментов изображения для области контура на строке 27 , .

В компьютерном зрении и обработке изображений моменты изображения часто используются для характеристики формы объекта на изображении. Эти моменты отражают основные статистические свойства формы, включая область объекта, центроид (т. Е., центр (x, y), — координаты объекта), ориентация , , наряду с другими желательными свойствами.

Здесь нас интересует только центр контура , который мы вычисляем на линиях 28 и 29 .

Оттуда Линии 32-34 ручка:

• Рисование контура контура, окружающего текущую форму, путем вызова cv2.drawContours .
• Поместите белый кружок в центр (cX, cY) — координаты фигуры.
• Пишем текст в центре возле белого круга.

Чтобы выполнить наш сценарий, просто откройте терминал и выполните следующую команду:

 $ python center_of_shape.py --image shape_and_colors.png
 

Ваши результаты должны выглядеть примерно так:

Обратите внимание на то, как каждая из форм успешно обнаруживается, за которой следует центр контура, вычисляемый и рисуемый на изображении.

Резюме

В этом уроке мы узнали, как вычислить центр контура с помощью OpenCV и Python.

Это сообщение , первое сообщение из трех частей серии по анализу формы .

В публикации на следующей неделе мы узнаем, как определять формы на изображении.

Затем, через две недели, мы научимся анализировать цвет каждой формы и маркировать форму определенным цветом (т. Е.е., «красный», «зеленый», «синий» и др.).

Чтобы получать уведомления, когда эти сообщения будут опубликованы, не забудьте ввести свой адрес электронной почты, используя форму ниже!

Загрузите исходный код и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам

Введите свой адрес электронной почты ниже, чтобы получить . zip с кодом и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по компьютерному зрению, OpenCV и глубокому обучению. Внутри вы найдете мои тщательно отобранные учебники, книги, курсы и библиотеки, которые помогут вам освоить CV и DL!

Вычисление низкоуровневого контурного графика — MATLAB contourc

Синтаксис

C = contourc (Z)
C = contourc (Z, n)
C = contourc (Z, v)
C = contourc (x, y, Z) )
С = contourc (x, y, Z, n)
C = contourc (x, y, Z, v)


Описание

contourc вычисляет матрицу контура C используется по контуру , контуру и контуру .Значения в Z определяют высоту контура. прямые относительно плоскости. При расчетах контура регулярно используется сетка с интервалом определяется габаритами Z .

C = contourc (Z) вычисляет матрица контура из данных в матрице Z , где Z должно быть по крайней мере матрицей 2 на 2. Контуры представляют собой изолинии в единицах из Z . Количество контурных линий и соответствующие значения контурных линий выбираются автоматически.

C = contourc (Z, n) вычисляет контуры матрицы Z с контуром n уровни.

C = contourc (Z, v) вычисляет контуры матрицы Z с контурными линиями на значения, указанные в векторе v . Длина v определяет количество уровней контура. Чтобы вычислить единый контур уровня к , используйте contourc (Z, [k k]) .

C = contourc (x, y, Z) , C = contourc (x, y, Z, n) и C = contourc (x, y, Z, v) вычислить контуры Z с использованием векторов x и y до определить значения x и y . x и y должны быть монотонно возрастающим.

Советы

Для получения дополнительной информации о матрице контуров см. Свойство ContourMatrix для контурных объектов.

Указание неравномерных векторов x и y — это не то же самое, что рисовать контуры нерегулярно расположенных данных. Если x или y — неравномерно расположенные, contourc рассчитывает контуры используя регулярную контурную сетку, затем преобразует данные в x или y .

OpenCV: Контуры: начало работы

Цель

Что такое контуры?

Контуры можно объяснить просто как кривую, соединяющую все непрерывные точки (вдоль границы), имеющие одинаковый цвет или интенсивность. Контуры — полезный инструмент для анализа формы и обнаружения и распознавания объектов.

• Для большей точности используйте двоичные изображения. Поэтому, прежде чем искать контуры, примените пороговое или хитрое обнаружение краев.
• Начиная с OpenCV 3.2, findContours () больше не изменяет исходное изображение, а возвращает измененное изображение в качестве первого из трех возвращаемых параметров.
• В OpenCV поиск контуров похож на поиск белого объекта на черном фоне. Поэтому помните, что объект, который нужно найти, должен быть белым, а фон — черным.

Давайте посмотрим, как найти контуры двоичного изображения:

import numpy as np

import cv2 as cv

См. Там — это три аргумента в функции cv.findContours () , первый — исходное изображение, второй — режим поиска контура, третий — метод аппроксимации контура.И выводит измененное изображение, контуры и иерархию. contours — это список Python всех контуров изображения. Каждый отдельный контур представляет собой массив Numpy с координатами (x, y) граничных точек объекта.

Примечание

Мы обсудим второй и третий аргументы и об иерархии более подробно позже. До тех пор значения, указанные им в примере кода, будут работать нормально для всех изображений.

Как нарисовать контуры?

Для начертания контуров, cv. Используется функция drawContours. Его также можно использовать для рисования любой формы, если у вас есть ее граничные точки. Его первым аргументом является исходное изображение, вторым аргументом являются контуры, которые следует передать в виде списка Python, третьим аргументом является индекс контуров (полезно при рисовании отдельного контура. Чтобы нарисовать все контуры, передайте -1), а остальные аргументы — это цвет, толщина пр.

• Чтобы нарисовать все контуры изображения:
• Чтобы нарисовать отдельный контур, скажем, 4-й контур:
• Но в большинстве случаев будет полезен метод ниже:

Примечание

Последние два метода одинаковы, но когда вы продвинетесь вперед, вы увидите, что последний более полезен.

Это третий аргумент в функции cv.findContours. Что это на самом деле означает?

Выше мы говорили, что контуры — это границы формы с одинаковой интенсивностью. Он хранит координаты (x, y) границы фигуры. Но хранит ли он все координаты? Это задается этим методом аппроксимации контура.

Если вы передадите cv.CHAIN_APPROX_NONE, все граничные точки сохранятся. Но действительно ли нам нужны все точки? Например, вы нашли контур прямой.Вам нужны все точки на линии, чтобы представить эту линию? Нет, нам нужны только две конечные точки этой линии. Это то, что делает cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE. Он удаляет все лишние точки и сжимает контур, тем самым экономя память.

Изображение прямоугольника ниже демонстрирует эту технику. Просто нарисуйте круг по всем координатам в массиве контуров (нарисован синим цветом). На первом изображении показаны баллы, полученные с помощью cv.CHAIN_APPROX_NONE (734 балла), а на втором изображении — баллы с cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE (всего 4 балла).Смотрите, сколько памяти экономит !!!

изображение

Дополнительные ресурсы

Упражнения

% PDF-1.4 % 6768 0 объект > endobj xref 6768 70 0000000016 00000 н. 0000001755 00000 н. 0000001878 00000 н. 0000003723 00000 н. 0000004058 00000 н. 0000004491 00000 н. 0000004514 00000 н. 0000004882 00000 н. 0000004905 00000 н. 0000005488 00000 н. 0000005511 00000 н. 0000006029 00000 н. 0000006052 00000 н. 0000006329 00000 н. 0000007446 00000 н. 0000007581 00000 п. 0000007868 00000 н. 0000008977 00000 н. 0000009543 00000 н. 0000009566 00000 н. 0000009682 00000 н. 0000010268 00000 п. 0000010291 00000 п. 0000010806 00000 п. 0000010829 00000 п. 0000011173 00000 п. 0000011358 00000 п. 0000011476 00000 п. 0000011511 00000 п. 0000011546 00000 п. 0000011664 00000 п. 0000013026 00000 п. 0000013061 00000 п. 0000013179 00000 п. 0000013615 00000 п. 0000013650 00000 п. 0000013768 00000 п. 0000014516 00000 п. 0000014551 00000 п. 0000014669 00000 п. 0000016725 00000 п. 0000016760 00000 п. 0000016878 00000 п. 0000019431 00000 п. 0000019466 00000 п. 0000019584 00000 п. 0000021351 00000 п. 0000021386 00000 п. 0000021504 00000 п.