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[OpenCV應用][Python]根據兩個座標點算出旋轉角度
使用反三角函數鐘的反正切函數 math.atan2() 計算出兩個座標之間的角度。
實現方法
- 邊界的最大最小值，相減求得對邊，鄰邊由檢測ROI的寬或高，求得角度
- 定義旋轉方向性，由邊界最大最小值的座標位子得知，旋轉方向性
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技術面極度超賣，反彈條件醞釀中，但尚未明確止穩
SPY 與 QQQ 的重要指標，如MACD、KDJ、RSI等指標進入極端超賣區，但尚未出現底部鈍化或明確反轉訊號，技術面仍屬空方主導。
連續出現跳空缺口，空方動
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使用 LBP（Local Binary Patterns） 進行紋理分析和瑕疵檢測
Local Binary Patterns（LBP） 是一種用來描述圖像紋理的特徵提取技術。LBP 對於檢測表面紋理的異常具有很好的效果，尤其在檢測紋理一致的材料表面（例如紡織品、紙張、金屬）時，LBP 非常有用。
接續上一邊，分割了螺絲與螺母的圖像，但分割後的結果，因為螺絲過於接近的關係，沒有切割乾淨，會有其他螺絲的頭或者身體，這樣會影響到後續量測。
[OpenCV應用][Python]擷取出螺絲或螺母的影像
本文主要是，如何去除掉不要的背景雜物。
下層為原先分割的圖，上層為去除背景雜物的圖。
此篇為上一篇文章的延伸，先辦別是螺絲還是螺母才擷取出影像。
[OpenCV應用][Python]利用findContours辨識螺絲還是螺母
因為可能會需要另外處理螺絲與螺母才可以準確地去做量測，所以第一步就是先分割出這兩種的圖像。
先上成果圖，如果是螺母的話就標註 is circle來區分。
簡單的用圖表加文字說明AOI辨識
在此文章的範例中:
影像前處理：色彩空間轉換(灰階) -> 二值化閥值處理
演算法：尋找輪廓
數值判斷：長，寬，面積，周長
圖片來源
程式碼
import cv2
import nu
[OpenCV應用][Python]找出圖像中的四個方位的邊緣點求出寬高
呈上篇應用Numpy找到的座標點，那我們如何捨棄掉差異過大的座標點呢?
可能圖像物件邊緣不佳，採樣就會差異過大，造成計算出的寬高是不準確的。
遇到這種狀況，就可以使用下方的程式範例來篩選座標點。
為求方便，此範例跟圖
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