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白城网站建设,东莞网推广网站建设,视频网站设计,网站换空间上怎么办啊导读 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异#xff0c;检测出轮廓边界的像素#xff0c;但是它并没有将轮廓作为一个整体。所以#xff0c;下一步便是把这些边缘像素组装成轮廓。 在第6章介绍图像处理时#xff0c;我们已经讨论了几个图像分割的算法#…导读 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异检测出轮廓边界的像素但是它并没有将轮廓作为一个整体。所以下一步便是把这些边缘像素组装成轮廓。 在第6章介绍图像处理时我们已经讨论了几个图像分割的算法如图像形态学、阈值化以及金字塔分割法。而本章将进一步介绍分水岭算法以及如何进行图像修补。 本章你将学到 ● 如何查找并绘制轮廓 ● 如何寻找物体的凸包 ● 如何使用多边形逼近物体 ● 认识图像的矩 ● 如何利用OpenCV进行图像修补 8.1 查找并绘制轮廓 一个轮廓一般对应一系列的点也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓 8.1.1 寻找轮廓findContours() 函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。 void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy, int mode,int method, Point offset Point());● 第一个参数InputArray类型的image输入图像即源图像填Mat类的对象即可且需为8位单通道图像。图像的非零像素被视为10像素值被保留为0所以图像为二进制。我们可以使用compare()、inrange()、threshold()、adaptivethreshold()、canny()等函数由灰度图或彩色图创建二进制图像。此函数会在提取图像轮廓的同时修改图像的内容。 ● 第二个参数OutputArrayOfArrays类型的contours、检测到的轮廓、函数调用后的运算结果存在这里。每个轮廓存储为一个点向量即用point类型的vector表示。 ● 第三个参数OutputArray类型的hierarchy可选的输出向量包含图像的拓扑信息。其作为轮廓数量的表示包含了许多元素。每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0]hierarchy[i][3]分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果没有对应项对应的hierarchy[i]值设置为负数。 ● 第四个参数int类型的mode轮廓检索模式取值如表8.1所示。 表8.1 findContours函数可选的轮廓检索模式 ● 第五个参数int类型的method为轮廓的近似办法取值如表8.2所示。同样地在表8.1和8.2中列出的宏之前加上”CV_”前缀便是OpenCV2中可以使用的宏。如“RETR_CCOMP”宏的OpenCV2版为“CV_RETR_CCOMP”。 表8.2 findContours函数可选的轮廓近似办法 ● 第六个参数Point类型的offset每个轮廓点的可选偏移量有默认值Point()。对ROI图像中找出的轮廓并要在整个图像中进行分析时这个参数便可排上用场。 findContours经常与drawContours配合使用—使用用findContours()函数检测到图像的轮廓后便可以用drawContours()函数将检测到的轮廓绘制出来。接下来让我们一起看看drawContours()函数的用法。 下面是一个调用小示例。 8.1.2 绘制轮廓drawContours()函数 drawContours()函数用于在图像中绘制外部或内部轮廓。 void drawContours( InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours,int contourIdx, const Scalar color,int thickness 1, int lineType LINE_8,InputArray hierarchy noArray(),int maxLevel INT_MAX, Point offset Point() );● 第一个参数InputArray类型的image目标图像填Mat类的对象即可。 ● 第二个参数InputArrayOfArrays类型的contours所有的输入轮廓。每个轮廓存储为一个点向量即用point类型的vector表示。 ● 第三个参数int类型的contourIdx轮廓绘制的指示变量。如果其为负值则绘制所有轮廓。 ● 第四个参数const Scalar类型的color轮廓的颜色。 ● 第五个参数int thickness轮廓线条的粗细度有默认值1。如果其为负值如thicknesscv_filled便会绘制在轮廓的内部。可选为FILLED宏OpenCV2版为CV_FILLED。 ● 第六个参数int类型的lineType线条的类型有默认值8。取值类型如表8.3所示。 表8.3 可选线性 ● 第七个参数InputArray类型的hierarchy可选的层次结构信息有默认值noArray()。 ● 第八个参数int类型的maxLevel表示用于绘制轮廓的最大等级有默认值INT_MAX ● 第九个参数Point类型的offset可选的轮廓偏移参数用指定的偏移量offset(dx, dy)偏移需要绘制的轮廓有默认值Point()。 下面是一个调用小示例。 8.1.3 基础示例程序轮廓查找 讲解完这两个参数让我们看一个小型的完整示例程序看看在OpenCV实际运用中这两个函数的组合用法。此程序详细注释的代码如下。 /* File : 69_findContours.cpp* Brief : 示例程序69* Details : 基础轮廓查找——findContoursdrawContours* Date : 2015-11-01* OpenCV Version : 4.8.0* Development Tools : Windows 11 64bit Visual Studio 2017* Modify : 2024-04-27*/#include opencv2/opencv.hpp #include opencv2/highgui/highgui.hpp #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp using namespace cv; using namespace std;int main( int argc, char** argv ) {// 【1】载入原始图且必须以二值图模式载入Mat srcImageimread(1.jpg, 0);imshow(原始图,srcImage);//【2】初始化结果图Mat dstImage Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC3);//【3】srcImage取大于阈值119的那部分srcImage srcImage 119;imshow( 取阈值后的原始图, srcImage );//【4】定义轮廓和层次结构vectorvectorPoint contours;vectorVec4i hierarchy;//【5】查找轮廓findContours( srcImage, contours, hierarchy,RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE );// 【6】遍历所有顶层的轮廓 以随机颜色绘制出每个连接组件颜色int index 0;for( ; index 0; index hierarchy[index][0] ){Scalar color( rand()255, rand()255, rand()255 );drawContours( dstImage, contours, index, color, FILLED, 8, hierarchy );}//【7】显示最后的轮廓图imshow( 轮廓图, dstImage );waitKey(0);} 运行结果 8.1.4 综合示例程序查找并绘制轮廓 除了上述这个精简版的示例程序还为大家准备了一个更加复杂一些的关于查找并绘制轮廓的综合示例程序。此程序利用了图像平滑技术blur()函数和边缘检测技术canny()函数根据滑动条的调节可以动态地检测出图形的轮廓。 程序经过详细注释的代码如下。 /* File : 70_FindAndDrawContours.cpp* Brief : 示例程序70* Details : 查找并绘制轮廓综合示例* Date : 2015-11-01* OpenCV Version : 4.8.0* Development Tools : Windows 11 64bit Visual Studio 2017* Modify : 2024-04-27*/#include opencv2/highgui/highgui.hpp #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp #include iostream using namespace cv; using namespace std;#define WINDOW_NAME1 【原始图窗口】 //为窗口标题定义的宏 #define WINDOW_NAME2 【轮廓图】 //为窗口标题定义的宏 Mat g_srcImage; Mat g_grayImage; int g_nThresh 80; int g_nThresh_max 255; RNG g_rng(12345); Mat g_cannyMat_output; vectorvectorPoint g_vContours; vectorVec4i g_vHierarchy;static void ShowHelpText( ); void on_ThreshChange(int, void* );int main( int argc, char** argv ) {//【0】改变console字体颜色system(color 1F); //【0】显示欢迎和帮助文字ShowHelpText( );// 加载源图像g_srcImage imread( 1.jpg, 1 );if(!g_srcImage.data ) { printf(读取图片错误请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~ \n); return false; } // 转成灰度并模糊化降噪cvtColor( g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY );blur( g_grayImage, g_grayImage, Size(3,3) );// 创建窗口namedWindow( WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE );imshow( WINDOW_NAME1, g_srcImage );//创建滚动条并初始化createTrackbar( canny阈值, WINDOW_NAME1, g_nThresh, g_nThresh_max, on_ThreshChange );on_ThreshChange( 0, 0 );waitKey(0);return(0); }//-----------------------------------【on_ThreshChange( )函数】------------------------------ // 描述回调函数 //---------------------------------------------------------------------------------------------- void on_ThreshChange(int, void* ) {// 用Canny算子检测边缘Canny( g_grayImage, g_cannyMat_output, g_nThresh, g_nThresh*2, 3 );// 寻找轮廓findContours( g_cannyMat_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );// 绘出轮廓Mat drawing Mat::zeros( g_cannyMat_output.size(), CV_8UC3 );for( int i 0; i g_vContours.size(); i ){Scalar color Scalar( g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0,255), g_rng.uniform(0,255) );//任意值drawContours( drawing, g_vContours, i, color, 2, 8, g_vHierarchy, 0, Point() );}// 显示效果图imshow( WINDOW_NAME2, drawing ); }//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】---------------------------------- // 描述输出一些帮助信息 //---------------------------------------------------------------------------------------------- static void ShowHelpText() { //输出欢迎信息和OpenCV版本printf(\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书\n);printf(\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第70个配套示例程序\n);printf(\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为 CV_VERSION );printf(\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n);//输出一些帮助信息 printf( \n\n\t欢迎来到【在图形中寻找轮廓】示例程序~\n\n); printf( \n\n\t按键操作说明: \n\n \t\t键盘按键任意键- 退出程序\n\n \t\t滑动滚动条-改变阈值\n ); } 可以在原始图窗口中通过滑动条调节阈值程序便会根据不同的阈值得到不同的轮廓图。运行效果如图所示。 8.2 寻找物体的凸包 8.2.1 凸包 凸包(Convex Hull)是一个计算几何图形学中常见的概念。简单来说给定二维平面上的点集凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型它是能包含点集中所有点的。理解物体形状或轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包然后计算其凸缺陷(convexity defects)。很多复杂物体的特性能很好地被这种缺陷表现出来。 如图8.9所示我们用人手图来举例说明凸缺陷这一概念。手周围深色的线描画出了凸包A到H被标出的区域是凸包的各个“缺陷”。正如看到的这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。 新版OpenCV中convexHull函数用于寻找图像点集中的凸包我们一起来看一下这个函数。 8.2.2 寻找凸包convexHull()函数 上文已经提到过convexHull()函数用于寻找图像点集中的凸包其原型声明如下。 void convexHull( InputArray points, OutputArray hull,bool clockwise false, bool returnPoints true );● 第一个参数InputArray类型的points输入的二维点集可以填Mat类型或者stdvector。 ● 第二个参数OutputArray类型的hull输出参数函数调用后找到的凸包。 ● 第三个参数bool类型的clockwise操作方向标识符。当此标识符为真时输出的凸包为顺时针方向。否则就为逆时针方向。并且是假定坐标系的x轴指向右y轴指向上方。 ● 第四个参数bool类型的returnPoints操作标志符默认值true。当标志符为真时函数返回各凸包的各个点。否则它返回凸包各点的指数。当输出数组是stdvector时此标志被忽略。 8.2.3 基础示例程序凸包检测基础 为了理解凸包检测的运用方法下面放出一个完整的示例程序。程序中会首先随机生成3103个坐标值随机的彩色点然后利用convexHull对由这些点链接起来的图形求凸包。 操作说明如下图所示。 此程序详细注释的程序源代码如下。 /* File : 71_convexHull.cpp* Brief : 示例程序71* Details : 凸包检测基础* Date : 2015-11-01* OpenCV Version : 4.8.0* Development Tools : Windows 11 64bit Visual Studio 2017* Modify : 2024-04-27*/#include opencv2/imgproc/imgproc.hpp #include opencv2/highgui/highgui.hpp #include iostream using namespace cv; using namespace std;static void ShowHelpText() {//输出欢迎信息和OpenCV版本printf(\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书\n);printf(\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第71个配套示例程序\n);printf(\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为 CV_VERSION );printf(\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n);//输出一些帮助信息printf(\n\t欢迎来到【凸包检测】示例程序~\n\n); printf(\n\t按键操作说明: \n\n \t\t键盘按键【ESC】、【Q】、【q】- 退出程序\n\n \t\t键盘按键任意键 - 重新生成随机点并进行凸包检测\n ); }int main( ) {//改变console字体颜色system(color 1F); //显示帮助文字ShowHelpText();//初始化变量和随机值Mat image(600, 600, CV_8UC3);RNG rng theRNG();//循环按下ESC,Q,q键程序退出否则有键按下便一直更新while(1){//参数初始化char key;//键值int count (unsigned)rng%100 3;//随机生成点的数量vectorPoint points; //点值//随机生成点坐标for(int i 0; i count; i ){Point point;point.x rng.uniform(image.cols/4, image.cols*3/4);point.y rng.uniform(image.rows/4, image.rows*3/4);points.push_back(point);}//检测凸包vectorint hull;convexHull(Mat(points), hull, true);//绘制出随机颜色的点image Scalar::all(0);for(int i 0; i count; i )circle(image, points[i], 3, Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), FILLED, LINE_AA);//准备参数int hullcount (int)hull.size();//凸包的边数Point point0 points[hull[hullcount-1]];//连接凸包边的坐标点//绘制凸包的边for(int i 0; i hullcount; i ){Point point points[hull[i]];line(image, point0, point, Scalar(255, 255, 255), 2, LINE_AA);point0 point;}//显示效果图imshow(凸包检测示例, image);//按下ESC,Q,或者q程序退出key (char)waitKey();if( key 27 || key q || key Q ) break;}return 0; }程序的运行截图如下所示。 8.2.4 综合示例程序寻找和绘制物体的凸包 这一节的综合示例程序依然是结合滑动条通过滑动条控制阈值来得到不同的凸包检测效果图。程序详细注释的源代码如下。 /* File : 72_convexHull2.cpp* Brief : 示例程序72* Details : 寻找和绘制物体的凸包* Date : 2015-11-01* OpenCV Version : 4.8.0* Development Tools : Windows 11 64bit Visual Studio 2017* Modify : 2024-04-27*/#include opencv2/highgui/highgui.hpp #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp #include iostream using namespace cv; using namespace std;#define WINDOW_NAME1 【原始图窗口】 //为窗口标题定义的宏 #define WINDOW_NAME2 【效果图窗口】 //为窗口标题定义的宏 Mat g_srcImage; Mat g_grayImage; int g_nThresh 50; int g_maxThresh 255; RNG g_rng(12345); Mat srcImage_copy g_srcImage.clone(); Mat g_thresholdImage_output; vectorvectorPoint g_vContours; vectorVec4i g_vHierarchy;static void ShowHelpText( ); void on_ThreshChange(int, void* ); void ShowHelpText();int main( ) {system(color 3F);ShowHelpText();// 加载源图像g_srcImage imread( 1.jpg, 1 );// 将原图转换成灰度图并进行模糊降cvtColor( g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY );blur( g_grayImage, g_grayImage, Size(3,3) );// 创建原图窗口并显示namedWindow( WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE );imshow( WINDOW_NAME1, g_srcImage );//创建滚动条createTrackbar( 阈值:, WINDOW_NAME1, g_nThresh, g_maxThresh, on_ThreshChange );on_ThreshChange( 0, 0 );//调用一次进行初始化waitKey(0);return(0); }//-----------------------------------【thresh_callback( )函数】---------------------------------- // 描述回调函数 //---------------------------------------------------------------------------------------------- void on_ThreshChange(int, void* ) {// 对图像进行二值化控制阈值threshold( g_grayImage, g_thresholdImage_output, g_nThresh, 255, THRESH_BINARY );// 寻找轮廓findContours( g_thresholdImage_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );// 遍历每个轮廓寻找其凸包vectorvectorPoint hull( g_vContours.size() );for( unsigned int i 0; i g_vContours.size(); i ){ convexHull( Mat(g_vContours[i]), hull[i], false );}// 绘出轮廓及其凸包Mat drawing Mat::zeros( g_thresholdImage_output.size(), CV_8UC3 );for(unsigned int i 0; i g_vContours.size(); i ){Scalar color Scalar( g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0,255), g_rng.uniform(0,255) );drawContours( drawing, g_vContours, i, color, 1, 8, vectorVec4i(), 0, Point() );drawContours( drawing, hull, i, color, 1, 8, vectorVec4i(), 0, Point() );}// 显示效果图imshow( WINDOW_NAME2, drawing ); }//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------- // 描述输出一些帮助信息 //---------------------------------------------------------------------------------------------- void ShowHelpText() {//输出欢迎信息和OpenCV版本printf(\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书\n);printf(\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第72个配套示例程序\n);printf(\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为 CV_VERSION );printf(\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n); }程序运行后可以在原始图窗口中调节阈值改变全局变量g_nThresh的值以改变g_thresholdImage_output参数最后findContours以此参数为输入查找不同的轮廓图。经过一系列的处理最后得到的凸包图形便有精细度上的差异。运行效果如图所示。 8.3 使用多边形将轮廓包围 在实际应用中常常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求。本节就为大家讲解如何用多边形来表示出轮廓或者说如何根据轮廓提取出多边形。先让我们一起学习用OpenCV创建包围轮廓的多边形边界时会接触到的一些函数。 8.3.1 返回外部矩形边界boundingRect()函数 此函数计算并返回指定点集最外面(up-right)的矩形边界。 Rect boundingRect( InputArray array ); 其唯一的一个参数为输入的二维点集可以是stdvector或Mat类型。 8.3.2 寻找最小包围矩形minAreaRect()函数 此函数用于对给定的2D点集寻找可旋转的最小面积的包围矩形。 RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 其唯一的一个参数为输入的二维点集可以为stdvector或Mat类型。 8.3.3 寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()函数 minEnclosingCircle函数的功能是利用一种迭代算法对给定的2D点集去寻找面积最小的可包围它们的圆形。 void minEnclosingCircle( InputArray points,CV_OUT Point2f center, CV_OUT float radius ); ● 第一个参数InputArray类型的points输入的二维点集可以为stdvector或Mat类型。 ● 第二个参数Point2f类型的center圆的输出圆心。 ● 第三个参数float类型的radius圆的输出半径。 8.3.4 用椭圆拟合二维点集fitEllipse()函数 此函数的作用是用椭圆拟合二维点集。 RotatedRect fitEllipse(InputArray points) 其唯一的一个参数为输入的二维点集可以为stdvector或Mat类型。 8.3.5 逼近多边形曲线approxPolyDP()函数 approxPolyDP函数的作用是用指定精度逼近多边形曲线。 void approxPolyDP( InputArray curve,OutputArray approxCurve,double epsilon, bool closed );● 第一个参数InputArray类型的curve输入的二维点集可以为stdvecto或Mat类型。 ● 第二个参数OutputArray类型的approxCurve多边形逼近的结果其类型应该和输入的二维点集的类型一致。 ● 第三个参数double类型的epsilon逼近的精度为原始曲线和即近似曲线间的最大值。 ● 第四个参数bool类型的closed如果其为真则近似的曲线为封闭曲线第一个顶点和最后一个顶点相连否则近似的曲线曲线不封闭。 讲解完上述的几个函数下面我们来通过完整的示例程序理解所学。笔者为大家准备了两个示例程序分别为用矩形和圆形边界包围生成的轮廓。 8.3.6 基础示例程序创建包围轮廓的矩形边界 此示例程序以minAreaRect函数为核心先随机生成3103个彩色点然后绘制一个可以旋转的最小的矩形将这些点全部包含进去。操作依然是通过键盘按下任意键来重新生成随机点并寻找最小面积的包围矩形。 详细注释的程序代码如下。 /* File : 73_minAreaRect.cpp* Brief : 示例程序73* Details : 创建包围轮廓的矩形边界* Date : 2015-11-01* OpenCV Version : 4.8.0* Development Tools : Windows 11 64bit Visual Studio 2017* Modify : 2024-04-27*/#include opencv2/highgui/highgui.hpp #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp using namespace cv; using namespace std;static void ShowHelpText() {//输出欢迎信息和OpenCV版本printf(\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书\n);printf(\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第73个配套示例程序\n);printf(\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为 CV_VERSION );printf(\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n);//输出一些帮助信息printf(\n\n\n\t\t\t欢迎来到【矩形包围示例】示例程序~\n\n); printf(\n\n\t按键操作说明: \n\n \t\t键盘按键【ESC】、【Q】、【q】- 退出程序\n\n \t\t键盘按键任意键 - 重新生成随机点并寻找最小面积的包围矩形\n ); }int main( ) {//改变console字体颜色system(color 1F); //显示帮助文字ShowHelpText();//初始化变量和随机值Mat image(600, 600, CV_8UC3);RNG rng theRNG();//循环按下ESC,Q,q键程序退出否则有键按下便一直更新while(1){//参数初始化int count rng.uniform(3, 103);//随机生成点的数量vectorPoint points;//点值//随机生成点坐标for(int i 0; i count; i ){Point point;point.x rng.uniform(image.cols/4, image.cols*3/4);point.y rng.uniform(image.rows/4, image.rows*3/4);points.push_back(point);}//对给定的 2D 点集寻找最小面积的包围矩形RotatedRect box minAreaRect(Mat(points));Point2f vertex[4];box.points(vertex);//绘制出随机颜色的点image Scalar::all(0);for( int i 0; i count; i )circle( image, points[i], 3, Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), FILLED, LINE_AA );//绘制出最小面积的包围矩形for( int i 0; i 4; i )line(image, vertex[i], vertex[(i1)%4], Scalar(100, 200, 211), 2, LINE_AA);//显示窗口imshow( 矩形包围示例, image );//按下ESC,Q,或者q程序退出char key (char)waitKey();if( key 27 || key q || key Q ) // ESCbreak;}return 0; }程序注释已经十分详细。我们运行程序便可以看到随机生成的彩色的点以及包围着它们的矩形。按下除【ESC】、【Q】、【q】之外的任意键便可以得到新的彩色的点和矩形。如图所示。
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