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我通过使用在图像中找到了轮廓cvFindContours。现在我想在它们上面画一个矩形。我应该使用该cvBoundingRect方法对吗？这个函数的第一个参数是一个CvArr对象，但是我发现轮廓是CvSeq对象。我怎么解决这个问题？

我有 2 个向量 X 和 Y，对应于无序坐标列表，以及每个点的对应浓度向量 C。

我想在结构化网格上将其绘制为 2D 等高线图。

给了我我想要的视觉效果，但我正在寻找 2D 轮廓，即pcolor. 有没有像 griddata 或 trigriddata 这样的简单解决方案？

编辑：好的，所以 `scatter3(X,Y,C,[],C); view([0 90])´ 是正确的视觉效果。TriScatteredInterp 非常适合矩形。但是像地图这样的不规则形状呢？:=)

F = TriScatteredInterp(x,y,C); ty=0:0.005:0.284; tx=0:0.005:0.65; [qx,qy] = meshgrid(tx,ty); qC = F(qx,qy); pcolor(qx,qy,qC);

示例：（X=宽度坐标，Y=高度坐标，C=污染物浓度）

想象一下，我们有 10000 个 XY 对，所以scatter3几乎可以产生一个image但没有插值。

我正在尝试.vtk使用 C 编写要读入 VisIt 的旧文件。不幸的是，我安装的 VisIt 程序拒绝呈现我正在编写的 VTK 文件，阅读：“本地主机失败”

下面是用于从一个文件中读取数据并将其转换为旧版 VTK 文件的代码。我使用宏XPIX、YPIX和ZPIX来描述像素网格的尺寸。每个像素包含一个标量密度值。我已经使用行主要排序在“网格文件”中列出了像素：即

此像素列表中的每个条目都被读入一个名为 double 类型的数组grid[]，并写入outfile旧版 VTK 标头数据下方：

通过此例程运行网格数据列表后，我XPIX*YPIX在 lookup_table 中有行，每行都有ZPIX条目。这是不正确的格式吗？VisIt 继续无法读取输入文件。我知道structured_points可能使用列主索引的事实，但我的第一个目标当然是从 VisIt 获得某种结果。我想最终使用标量 cell_density 绘制轮廓。我的数据集是否太大？

我正在使用 Visual Studio 2010 C++ 和 OpencV 2.1。我使用 haar 级联分类器来检测面部特征（嘴巴、眼睛、眉毛）。

但我真的是一个新手，所以我无法取得太大进展。我想提取角度来计算图像的面部表情。我认为它必须处理轮廓点（活动轮廓模型或“蛇”）等。

我很难检测图像的面部表情。任何帮助都感激不尽 ：）

你们将如何标准化轮廓的点？我知道一种方法是使用直线和圆的交集算法，但是还有其他方法可以做到这一点吗？

另外，我所说的归一化轮廓点的意思是我想在轮廓上得到等距的点，只是为了清楚起见。谢谢！

'-'

是否有连接两个（或更多）附近轮廓的功能？看看我的输入/输出，你就会明白我的意思了……</p>

我的代码：

所以这是我用来检测轮廓的代码：

这是我用来测试程序的图片：输入

我试图将轮廓作为寻找输入面部面部表情的初步步骤。这是我尝试运行程序时的结果（原始[左] 和输出[右]）： 结果

正如您所看到的，二进制图像中似乎存在一些噪声（我实际上在将其输入到我的查找轮廓程序（上面的代码）之前对其进行了预处理）。

我的问题是：

1. 如何找到轮廓中的点（例如，顶部、底部、中心、最左侧和最右侧 --> 进行几何计算以确定面部表情的基本点）。

如果你能帮助我，非常感谢。到目前为止，这是我可以生成的关于寻找轮廓的最佳输出。另外，如果您能帮助我更准确地提取轮廓，那将不胜感激。谢谢你。:)

如果我有一个 RGB 图像和一个二进制掩码（1 个通道），并且我想根据二进制掩码的连接像素为 RGB 图像创建轮廓。之后我想比较像素值（例如检查轮廓中的每个像素的蓝色值是否> 150），那么如何使用 OpenCV 实现上述功能？

非常感谢！

我在 python 和 matplotlib 中有一个简单的问题。我有 3 个列表：x、y 和 rho，其中 rho[i] 在点 x[i]、y[i] 处具有密度。x 和 y 的所有值都在 -1 之间。和 1. 但它们没有特定的顺序。

如何制作密度 rho（在点 x、y 处插值）的等高线图（如 imshow）。

非常感谢你。

编辑：我使用大型数组：x、y 和 rho 有 10,000 到 1,000,000 个元素

我有两个数据集 A 和 B，我想找到相关性并绘制等高线图。

A 只是一个包含 230 个流数据的简单向量。

B是一系列日期下的复杂海表温度（SST）数据。在每个日期，SST 都有一个由 360 行 *180 列记录的温度组成的矩阵。

向量 A（230 个数据）是：

矩阵 B 的维数如下所示，我只使用 1 到 230。

我寻找相关性的想法如下。

试试看，i=1。但是，它不起作用。错误消息说：

另外，这是我的等高线图代码，

我想我只需要在轮廓代码下修改 z 。是否需要将每个A的数据重新定义为360*180的数据矩阵？