OpenCV根据轮廓进行倾斜校正。
算法参考可以参考我的文章。

第2章图形基础342.1笔和画刷342.1.1pen类342.1.2brush类352.2基本图形形状372.2.1点372.2.2直线和曲线372.2.3矩形、椭圆形和圆弧形402.2.4多边形422.3颜色442.4双倍缓存66第3章坐标系统和颜色变换693.1坐标系统693.2颜色变换77第二部分二维图形的基本算法第4章二维矩阵和变换824.1矩阵基础和变换824.2齐次坐标824.2.1齐次坐标中的缩放834.2.2齐次坐标中的平移834.2.3齐次坐标中的旋转844.2.4变换组合854.2.5c#中矩阵的定义864.2.6c#中的矩阵操作874.2.7c#中基本的矩阵变换894.3c#中图形对象的变换93基本变换934.4c#中的多对象变换1014.5文字变换105第5章二维线形图形1095.1序列化和反序列化及二维图形的基本框架1095.1.1c#序列化和反序列化1105.1.2二维图形的基本框架1135.2二维图形2485.2.1简单实例2485.2.2图例2785.2.3符号2895.2.4对数比例3025.2.5图形的修饰3085.3阶梯状图3165.4多y轴图318第6章特殊二维图形3276.1创建柱状图3276.1.1水平柱状图3276.1.2垂直柱状图3436.1.3图形充填柱状图3446.1.4重叠柱状图3466.2饼状图3486.3误差图3616.4股票图3676.4.1最高最低收盘价股票图3686.4.2最高最低开盘收盘价股票图3696.4.3最高最低价股票图3776.4.4k线图（阴阳烛图）3806.5面积图3896.6综合图390第三部分三维图形的相关知识及三维图形的实现第7章三维矩阵和变换3967.1三维数学概念3967.1.1操作三维对象3967.1.2数学结构3977.2三维中的基本矩阵和变换4027.2.1c#中三维点和矩阵的操作4037.2.2三维的基本变换4057.3方位角和仰角4347.4三维图形中的特殊坐标系统4397.4.1球坐标系统4407.4.2圆柱坐标系统4437.5特殊坐标中的实际应用4477.5.1球坐标示例4477.5.2双缓存463第8章三维图形4738.1三维图形基础4738.1.1point3和matrix3类4738.1.2chartstyle类4768.1.3坐标轴4968.1.4网格线4968.1.5标签4978.2三维折线图5038.3三维图形函数包5088.3.1chartstyle2d类5098.3.2point4类5158.3.3dataseries类5168.3.4chartfunctions类5218.3.5drawchart类5268.4曲面图的实现5418.4.1网格图5418.4.2幕布网格图5488.4.3瀑布网格图5518.4.4曲面图5538.5x-y平面色彩图5598.6轮廓图5648.6.1轮廓图的算法5648.6.2轮廓图的实现5648.7组合图5698.7.1三维体系中的x-y色彩图5708.7.2三维体系中的轮廓图5718.7.3网格-轮廓组合图5758.7.4曲面-轮廓组合图5768.7.5填充曲面-轮廓组合图5768.8三维柱状图577实现柱状图5778.9切片图591切片图的实现591第四部分c#中应用微软office的excel实现各种二维及三维图形第9章应用程序中的excel图表6009.1excel和c#间的互操作6009.2c#应用程序中的excel图表示例6029.2.1excel图表对象模型6029.2.2创建独立的excel图表6049.2.3创建嵌入式excel图表

Matlab对图像进行二值化处理，并提取图像的轮廓以及其数据坐标，自动获取而不是通过ginput手动拾取，亲测有效！！！

一种主动snake方法，提取图像上目标物体的轮廓

提出一种用于测量微结构表面形貌的离轴显微干涉术。
该技术的实验装置为一个优化的马赫-曾德尔干涉仪。
其特点为参考波是具有一定载频的倾斜波。
该技术中应用CCD记录离轴显微干涉图，并用傅里叶变换方法对记录的干涉图在傅里叶面进行频谱滤波求解相位。
不同于经典显微干涉术，离轴显微干涉图的载频较高，仅需单幅干涉图即可得到相位信息。
因此该技术在测量中具有防振、快捷有效的特点。
利用一个标准微台阶以及微孔阵列的形貌检测结果验证该技术的有效性，同时与轮廓仪的测试结果进行对比，证明结果一致。
被测物也应用Mirau干涉显微镜进行测试，实验结果表明经典显微干涉图干涉信息载频不足，仅使用单幅干涉图不能得到正确相位，该组实验证明了离轴显微干涉术相对于传统显微干涉术的优越性。

该资源包提供完整的代码程序和测试用图，使用opencv将图像（彩色/灰度）的轮廓标记出来

适用于刚学图像处理的人群，二值图像的应用，以及相关使用方法。

采用MATLAB的alphaShape函数产生轮廓，volume函数计算体积，文件中用常用的点云数据，共大家学习。

通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论https://download.csdn.net/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了博客原文在这：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/86774583

以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。