1.定义基类Shape，这有求面积的虚方法Mianji（）；求周长的虚方法Zhouchang()。 2.定义Shape类的派生类三角形Tangle，使用base关键字调用基类构造函数，重写Shape类继承的虚方法：求面积虚方法Mianji（），求周长虚方法Zhouchang()。 3.定义Shape类的派生类圆形Circle，重写Shape类继承的虚方法：求面积虚方法Mianji（），求周长虚方法Zhouchang()。 4.定义Shape类的派生类矩形Rectangle，重写Shape类继承的虚方法：求面积虚方法Mianji（），求周长虚方法Zhouchang()。 5.使用Winform窗体程序进行测试： 点击按钮，根据用户所选择的形状接收用户输入的参数，申明基类引用，通过基类引用接收派生类对象将求出的面积和周长值显示到窗体。

CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略 图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略 相关文章：CV之FD之HOG：图像检测之基于HOG算法、简介、代码实现(计算图像相似度)之详细攻略 1、手写Hog特征提取算法 import numpy as np import cv2 #1、灰度图像gamma校正 def gamma(img): return np.power(img / 255.0, 1) #2、获取梯度值cell图像，梯度方向cell图像 def div(img, cell_x, cell_y, cel

函数将一张图片作为参数（适当地应该只包含一个要获取其质心的对象）并返回其质心的 x 和 y 坐标。

网络拓扑结构中，计算各个节点是否是连通的。

适用于计算图像一阶梯度,计算方法与matlab的gradient方法一致.

这个 matlab 程序使用灰度运行长度矩阵从灰度图像计算多个图像统计信息，它们是： 1. 短期重点（SRE） 2. 长期强调（LRE） 3. 灰度不均匀 (GLN) 4. 跑动百分比 (RP) 5. 运行长度不均匀性 (RLN) 6. 低灰度运行强调 (LGRE) 7. 高灰度运行强调 (HGRE) 该函数还接受一个掩码，使用户能够仅分析图像的某些区域。 有关完整说明，请参阅脚本。 例子： I = imread('cameraman.tif'); ％读取图像imshow（I）％显示图片掩码 = 个（大小（I（：，：，1）））； % 我们要分析整个图像量化 = 16; % 将图像量化为 16 个级别[SRE,LRE,GLN,RP,RLN,LGRE,HGRE] = glrlm(I,quantize,mask) % 计算统计

输入图像的帧，计算出来ccm和awb的增益 % CORS = [CCM, WB_gain] = CalCCM(FRAME,FrameGR,width,height,bayer_order) % from frmae of photo, get the ccm data ,and AWBdata % Inputs: % FRAME, the image need capture in light box,and there is color checker % in the center of the photo. % Outputs: % CCM： CCM for the FRAME.

可以计算图像信息熵的代码，很好用哦，可以下下来进行一些图像处理

图像的熵客观地显示了它的质量。

函数 IMENERGY 接受输入图像并使用 mRows x mCols 像素的邻域大小计算角度 = 0 和距离 = 1 的共生矩阵 最后，根据图像中所有像素的能量值构建能量纹理图像