问题提出title：OpenCV / C++ - Filling holescontent:Hello there,For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the result I have for now: Original:Object: Shadow:
Python-Opencv 轮廓常用操作1.颜色空间转换使用cv2.cvtColor(input_image ，flag)，flag为转换类型常用的转换类型有：BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAYBGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSVimg_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)2.二值化ret, d
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2024-03-02 10:20:02
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文章目录图像轮廓与图像分割修复（opencv3编程入门第八章）第一节 查找并绘制轮廓两个库函数的使用示例代码1示例代码2 图像轮廓与图像分割修复（opencv3编程入门第八章）第一节 查找并绘制轮廓两个库函数的使用void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarch
最近在用vs和opencv库在做图像处理的项目，关于轮廓识别部分，我查阅了一些资料， 现结合自己的理解整理出来，希望能对你有用。1.contours概述 在利用openCV对图像进行处理时，我们可能会需要提取出图片上物体的轮廓，进而判断其形状、获取轮廓上的点等等。为了便捷地获得图像轮廓，我们可以使用opencv库中的Contours相关API接口。 Contours可以简单地被理解为一条由其上全部
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2023-11-24 08:21:36
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1、放大缩小的方法有两种： <1> resize函数，这是最直接的方式。 <2> pyrUp（）、pyrDown（）函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的操作。 需要指出的是： pyrUp、pyrDown 在 Opencv 的 image Filtering 的子模块里。 而 resize 在 imgpro
# 使用 Python 和 OpenCV 填充轮廓
在这篇文章中，我们将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库对图像中的轮廓进行填充。通过这篇文章，你将学习整个流程，并在每一步中获得相关的代码示例和解释。
## 整体流程
在开始编码之前，让我们先明确下整体的步骤。以下是执行轮廓填充的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录（十二）图像轮廓12.1 查找并绘制轮廓12.1.1 查找图像轮廓：findContours函数 （十二）图像轮廓边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。 OpenCV提供了查找图像轮廓的函数
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2024-04-28 22:49:39
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OpenCV Python 轮廓特征【目标】轮廓矩轮廓周长、轮廓面积轮廓拟合、轮廓凸包、轮廓凹凸性检查外接矩形、最小包围圈椭圆拟合、直线拟合【代码】周长、面积、矩第一幅图像为原始轮廓图像，第二幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的1/10），第三幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的 5/1000）import numpy as np
import cv2
# 读入图像并二值化
img = cv2.
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2023-11-04 08:18:16
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查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindCon
# 使用OpenCV与Python获取轮廓内所有坐标的指南
在计算机视觉中，获取轮廓内的坐标是一个常见的任务。今天，我们将使用OpenCV和Python来实现这一目标。接下来，我将给出一个详细的步骤流程，并提供相应的代码和解释。
## 步骤流程
以下是实现“OpenCV Python获取轮廓内所有坐标”的流程表：
| 步骤 | 描述
在OpenCV中处理结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）,大部分跟contours相关。 轮廓线就是一条连接所有边界点的曲线，其实也就是两点相连构成的list。 （部分翻译的外文blog）“The contours are a useful tool for shape analysis and object detection
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2024-03-04 06:18:48
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接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板这部分的《opencv_tutorial》上都是直接上代码，没有原理部分的解释的。十一、轮廓1、图像中找轮廓/// 转成灰度并模糊化降噪
cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );Mat canny_output;/
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2024-08-15 11:15:02
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！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：
《访问Mat图像中每个像素的值》）
IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析（来自OpenCV中文网站：http://www.
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2024-01-05 16:57:27
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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一、什么是层次结构通常我们使用函数cv.findContours（）在图片中查找一个对象。有时对象可能位于不同的位置。还有一些情况，一个形状在另外一个形状的内部。这种情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一副图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。 让我们来看一个简单的例子： 在这个图中，我给这几个形状编号为0-5，2和2a分别代表最
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2023-11-02 10:42:23
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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