如果你學習過圖形學，就會對這個裁剪演算法有深入的了解，比如sutherland–cohen演算法大體的意思如下：
第一步，判定：
1) 完全在視窗內的直線段，稱為完全可見的線段，如ab。保留著
2) 完全在視窗外的線段，稱為完全不可見線段，如cd。拋棄掉
第二步，處理不能斷定為完全可見或完全不可見的線段，如ij、kl
*這時需要計算出直線段和視窗邊界的乙個交點，這個交點把直線分成兩段，其中一條為完全不可見的線段,被拋棄。
*對餘下部分再作第一步的判斷，重複上述過程，直到直線段餘下的部分可用第一步的判斷得出肯定的結論為止。
像這樣的演算法有很多種
在OpenCV裡用kNN實現手寫數字識別
本文裡將要學習用knn來構造乙個ocr應用，實現手寫數字的識別。為了實現這個需求，我們需要一些訓練資料和測試資料，在opencv裡有乙個手寫數字的digits.png，這個裡包含有5000個手寫字型的數字，每個數字有500個，每個數字大小為20x20個畫素。如下圖所示 因此，首先就是把5000個數字...
在OpenCV裡實現開運算
前面學習腐蝕和膨脹演算法，並且深刻地認識到它們的特性以及作用。如果由這兩種組合出來的運算又有什麼樣的不同呢？比如乙個影象先腐蝕後膨脹的操作，會有什麼結果呢？因為腐蝕是把白色變小，膨脹又是把白色變大，是否會保持原圖不變呢？帶著這些問題來研究一下先腐蝕後膨脹的演算法，我們把這樣的演算法叫做開運算，在數學...
在OpenCV裡實現傅利葉變換
要學習傅利葉變換，大家要先回去看一下數學書，因為它畢竟是數學的概念，這樣才會更好地理解。首先來看一張圖，就基本理解傅利葉變換 在這張裡，就可以看到同一組訊號在兩個不同方向上的成像，在時域裡看到的是方波，在頻域裡看到是不同頻率的幅度高度。其實這兩個影象都是表示相同的東西，只是看的角度不一樣。傅利葉變換...