圖像的幾何運算方法主要(幾何圖形)
1.幾何圖形有哪些
幾何圖形有：正方形、長方形、三角形、四邊形、平行四邊形、菱形、梯形、圓、扇形、弓形、圓環(huán)、立方體、長方體、圓柱、圓臺、棱柱、棱臺、圓錐、棱錐。
1、正方形 四條邊都相等、四個角都是直角的四邊形是正方形。正方形的兩組對邊分別平行，四條邊都相等；四個角都是90°；對角線互相垂直、平分且相等，每條對角線都平分一組對角。
2、三角形 常見的三角形按邊分有普通三角形（三條邊都不相等），等腰三角（腰與底不等的等腰三角形、腰與底相等的等腰三角形即等邊三角形）；按角分有直角三角形、銳角三角形、鈍角三角形等，其中銳角三角形和鈍角三角形統(tǒng)稱斜三角形。 3、圓 圓是一種幾何圖形。
根據(jù)定義，通常用圓規(guī)來畫圓。 同圓內(nèi)圓的直徑、半徑長度永遠相同，圓有無數(shù)條半徑和無數(shù)條直徑。
圓是軸對稱、中心對稱圖形。 對稱軸是直徑所在的直線。
同時，圓又是“正無限多邊形”，而“無限”只是一個概念。當多邊形的邊數(shù)越多時，其形狀、周長、面積就都越接近于圓。
所以，世界上沒有真正的圓，圓實際上只是概念性的圖形。 4、立方體 立方體，也稱正方體，是由6個正方形面組成的正多面體，故又稱正六面體。
它有12條邊和8個頂點。其中正方體是特殊的長方體。
5、棱柱 棱柱是幾何學中的一種常見的三維多面體，指兩個平行的平面被三個或以上的平面所垂直截得的封閉幾何體。 若用于截平行平面的平面數(shù)為n，那么該棱柱便稱為n-棱柱。
如三棱柱就是由兩個平行的平面被三個平面所垂直截得的封閉幾何體。
2.圖像的算術(shù)運算包括什么
釋文：一、2113 廣義的圖像運算是5261對圖像進行的處理操作。
二、狹義圖像運4102算專指圖像的代數(shù)1653運算（或算術(shù)運算）、邏輯運算和數(shù)學形態(tài)學運算。數(shù)字圖像處理與機器視覺數(shù)字圖像處理中根遍歷圖像的幾何變換圖像的二值化圖像的梯度圖像的矩圖像映射二值圖像與灰度圖像的區(qū)別圖像幾何變換圖像運算 釋文：一、廣義的圖像運算是對圖像進行的處理操作。
二、狹義圖像運算專指圖像的代數(shù)運算（或算術(shù)運算）、邏輯運算和數(shù)學形態(tài)學運算。分類：一、按涉及的波段，圖像運算可分為：①單波段運算； ②多波段運算。
二、按運算所涉及的像元范圍，圖像運算可分為：①點運算； ②鄰域運算或局部運算； ③幾何運算； ④全局運算等。三、按計算方法與像元位置的關(guān)系可分為：①位置不變運算； ②位置可變或位移可變運算。
四、按運算執(zhí)行的順序，又可分為①順序運算； ②迭代運算； ③跟蹤運算等。
3.幾何圖形所有公式
一、正方形：
1. 正方形的周長=邊長*4
2. 正方形的面積=邊長*邊長
3. 正方形的邊長=面積÷邊長
4. 正方形的邊長=周長÷4
二、長方形：
1.長方形的周長=（長+寬）*2
2.長方形的面積=長*寬
3.長方形的寬=周長÷2—長
4.長方形的長=周長÷2—寬
三、平行四邊形：
1.平行四邊形的面積 =底*高
2.平行四邊形的底=面積÷高
3.平行四邊形的高=面積÷底
四、三角形：
1.三角形的面積=底*高÷2
2.三角形的底=面積*2÷高
3.三角形的高=面積*2÷底
五、梯形
1.梯形的面積=（上底+下底）*高÷2
2.梯形的高=面積*2—上底—下底
3.梯形的上底和下底=面積*2÷高
4.梯形的上底=面積*2÷高—下底
5.梯形的下底=面積*2÷高—上底
六、圓形：
1.圓的面積=圓周率*半徑的平方
2.圓的周長=圓周率*直徑
3.直徑=半徑*2
4.半徑=直徑÷2
5.半徑的平方=圓面積÷圓周率
6.直徑=周長÷圓周率
7.圓的周長=2*圓周率*半徑
8.圓周率=3.1415926~3.1415927之間
七、長方體：
1.長方體的體積=長*寬*高
2.長方體的表面積=（長*寬）+（長*寬）+（寬*高）*2
3.長方體的寬=體積÷長÷高
八、正方體：
1.正方體的體積=棱長*棱長*棱長
2.正方體的表面積=棱長*6
九、圓柱、圓錐：
1.圓柱的體積=底面積*高，圓錐的體積為=1/3*底面積*高
2.圓柱的表面積=兩個底面積+一個側(cè)面積
3.圓柱的側(cè)面積=底面周長*高
4.圖像的特征提取都有哪些算法
常用的圖像特征有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征。
一 顏色特征 （一）特點：顏色特征是一種全局特征，描述了圖像或圖像區(qū)域所對應的景物的表面性質(zhì)。一般顏色特征是基于像素點的特征，此時所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻。
由于顏色對圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征。另外，僅使用顏色特征查詢時，如果數(shù)據(jù)庫很大，常會將許多不需要的圖像也檢索出來。
顏色直方圖是最常用的表達顏色特征的方法，其優(yōu)點是不受圖像旋轉(zhuǎn)和平移變化的影響，進一步借助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響，基缺點是沒有表達出顏色空間分布的信息。（二）常用的特征提取與匹配方法 （1） 顏色直方圖 其優(yōu)點在于：它能簡單描述一幅圖像中顏色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所占的比例，特別適用于描述那些難以自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。
其缺點在于：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對象或物體。最常用的顏色空間：RGB顏色空間、HSV顏色空間。
顏色直方圖特征匹配方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顏色表法、累加顏色直方圖法。（2） 顏色集 顏色直方圖法是一種全局顏色特征提取與匹配方法，無法區(qū)分局部顏色信息。
顏色集是對顏色直方圖的一種近似首先將圖像從 RGB顏色空間轉(zhuǎn)化成視覺均衡的顏色空間（如 HSV 空間），并將顏色空間量化成若干個柄。然后，用色彩自動分割技術(shù)將圖像分為若干區(qū)域，每個區(qū)域用量化顏色空間的某個顏色分量來索引，從而將圖像表達為一個二進制的顏色索引集。
在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區(qū)域的空間關(guān)系 （3） 顏色矩 這種方法的數(shù)學基礎在于：圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由于顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅采用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達圖像的顏色分布。
（4） 顏色聚合向量 其核心思想是：將屬于直方圖每一個柄的像素分成兩部分，如果該柄內(nèi)的某些像素所占據(jù)的連續(xù)區(qū)域的面積大于給定的閾值，則該區(qū)域內(nèi)的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。（5） 顏色相關(guān)圖 二 紋理特征 （一）特點：紋理特征也是一種全局特征，它也描述了圖像或圖像區(qū)域所對應景物的表面性質(zhì)。
但由于紋理只是一種物體表面的特性，并不能完全反映出物體的本質(zhì)屬性，所以僅僅利用紋理特征是無法獲得高層次圖像內(nèi)容的。與顏色特征不同，紋理特征不是基于像素點的特征，它需要在包含多個像素點的區(qū)域中進行統(tǒng)計計算。
在模式匹配中，這種區(qū)域性的特征具有較大的優(yōu)越性，不會由于局部的偏差而無法匹配成功。作為一種統(tǒng)計特征，紋理特征常具有旋轉(zhuǎn)不變性，并且對于噪聲有較強的抵抗能力。
但是，紋理特征也有其缺點，一個很明顯的缺點是當圖像的分辨率變化的時候，所計算出來的紋理可能會有較大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情況的影響，從2-D圖像中反映出來的紋理不一定是3-D物體表面真實的紋理。
例如，水中的倒影，光滑的金屬面互相反射造成的影響等都會導致紋理的變化。由于這些不是物體本身的特性，因而將紋理信息應用于檢索時，有時這些虛假的紋理會對檢索造成“誤導”。
在檢索具有粗細、疏密等方面較大差別的紋理圖像時，利用紋理特征是一種有效的方法。但當紋理之間的粗細、疏密等易于分辨的信息之間相差不大的時候，通常的紋理特征很難準確地反映出人的視覺感覺不同的紋理之間的差別。
（二）常用的特征提取與匹配方法 紋理特征描述方法分類 （1）統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計特征基礎上，通過實驗，得出灰度共生矩陣的四個關(guān)鍵特征：能量、慣量、熵和相關(guān)性。統(tǒng)計方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關(guān)函數(shù)（即圖像的能量譜函數(shù)）提取紋理特征，即通過對圖像的能量譜函數(shù)的計算，提取紋理的粗細度及方向性等特征參數(shù) （2）幾何法 所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎上的一種紋理特征分析方法。
紋理基元理論認為，復雜的紋理可以由若干簡單的紋理基元以一定的有規(guī)律的形式重復排列構(gòu)成。在幾何法中，比較有影響的算法有兩種：Voronio 棋盤格特征法和結(jié)構(gòu)法。
（3）模型法 模型法以圖像的構(gòu)造模型為基礎，采用模型的參數(shù)作為紋理特征。典型的方法是隨機場模型法，如馬爾可夫（Markov）隨機場（MRF）模型法和 Gibbs 隨機場模型法 （4）信號處理法 紋理特征的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、Tamura 紋理特征、自回歸紋理模型、小波變換等。
灰度共生矩陣特征提取與匹配主要依賴于能量、慣量、熵和相關(guān)性四個參數(shù)。Tamura 紋理特征基于人類對紋理的視覺感知心理學研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對比度、方向度、線像度、規(guī)整度和粗略度。
自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機場（MRF）模型的一種。
5.求所有幾何圖形的運算公式（要全）
名稱 符號 周長C和面積S 正方形 a—邊長 C=4a S=a2 長方形 a和b-邊長 C=2(a+b) S=ab 三角形 a,b,c-三邊長 h-a邊上的高 s-周長的一半 A,B,C-內(nèi)角 其中s=(a+b+c)/2 S=ah/2 =ab/2·sinC =[s(s-a)(s-b)(s-c)]1/2 =a2sinBsinC/(2sinA) 四邊形 d,D-對角線長 α-對角線夾角 S=dD/2·sinα 平行四邊形 a,b-邊長 h-a邊的高 α-兩邊夾角 S=ah =absinα 菱形 a-邊長 α-夾角 D-長對角線長 d-短對角線長 S=Dd/2 =a2sinα 梯形 a和b-上、下底長 h-高 m-中位線長 S=(a+b)h/2 =mh 圓 r-半徑 d-直徑 C=πd=2πr S=πr2 =πd2/4 扇形 r—扇形半徑 a—圓心角度數(shù) C=2r+2πr*(a/360) S=πr2*(a/360) 弓形 l-弧長 b-弦長 h-矢高 r-半徑 α-圓心角的度數(shù) S=r2/2·（πα/180-sinα） =r2arccos[(r-h)/r] - (r-h)(2rh-h2)1/2 =παr2/360 - b/2·[r2-(b/2)2]1/2 =r(l-b)/2 + bh/2 ≈2bh/3 圓環(huán) R-外圓半徑 r-內(nèi)圓半徑 D-外圓直徑 d-內(nèi)圓直徑 S=π（R2-r2） =π（D2-d2）/4 橢圓 D-長軸 d-短軸 S=πDd/4 立方圖形 名稱 符號 面積S和體積V 正方體 a-邊長 S=6a2 V=a3 長方體 a-長 b-寬 c-高 S=2(ab+ac+bc) V=abc 棱柱 S-底面積 h-高 V=Sh 棱錐 S-底面積 h-高 V=Sh/3 棱臺 S1和S2-上、下底面積 h-高 V=h[S1+S2+(S1S1)1/2]/3 擬柱體 S1-上底面積 S2-下底面積 S0-中截面積 h-高 V=h(S1+S2+4S0)/6 圓柱 r-底半徑 h-高 C—底面周長 S底—底面積 S側(cè)—側(cè)面積 S表—表面積 C=2πr S底=πr2 S側(cè)=Ch S表=Ch+2S底 V=S底h =πr2h 空心圓柱 R-外圓半徑 r-內(nèi)圓半徑 h-高 V=πh(R2-r2) 直圓錐 r-底半徑 h-高 V=πr2h/3 圓臺 r-上底半徑 R-下底半徑 h-高 V=πh(R2+Rr+r2)/3 球 r-半徑 d-直徑 V=4/3πr3=πd2/6 球缺 h-球缺高 r-球半徑 a-球缺底半徑 V=πh(3a2+h2)/6 =πh2(3r-h)/3 a2=h(2r-h) 球臺 r1和r2-球臺上、下底半徑 h-高 V=πh[3(r12+r22)+h2]/6 圓環(huán)體 R-環(huán)體半徑 D-環(huán)體直徑 r-環(huán)體截面半徑 d-環(huán)體截面直徑 V=2π2Rr2 =π2Dd2/4 桶狀體 D-桶腹直徑 d-桶底直徑 h-桶高 V=πh(2D2+d2)/12 （母線是圓弧形，圓心是桶的中心） V=πh(2D2+Dd+3d2/4)/15 （母線是拋物線形）。
