# Python根据轮廓得到外接矩形
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Python根据轮廓得到外接矩形。这是一个常见的图像处理任务，可以用于识别和定位目标物体。我们将使用OpenCV库来完成这个任务。
## 流程
下面是实现此任务的整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[预处理]
B --> C[轮廓检测]
C
原创
2023-09-17 17:45:42
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三角形的外接圆定理：到线段两端点距离相等的点在这条线段的垂直平分线上 也有，垂直平分线上的点，到线段两端距离相等。不共线的三个点定圆，是因为任找两条线段的垂直平分线交点，这个点也在第三条线段的垂直平分线上，使得垂直平分线交点到这个个给定的点的距离相等内接三角形-外接圆由任意三个不共线的点定圆，故三角形有唯一的外接圆，做法可以如下，三条线段任选两条，分别做垂直平分线，记交点为O，则O为圆点。故三
# Python 根据轮廓找外接矩形
在计算机视觉和图像处理领域，轮廓是图像中连续的边界线。轮廓通常用于找到图像中的对象或区域，并进行进一步的分析和处理。找到对象的外接矩形是一种常见的图像处理任务，它可以用于目标检测、图像分割和形状匹配等应用中。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来根据图像中的轮廓找到外接矩形。我们将逐步讲解算法和代码，并提供实际的代码示例。
## 准备工作
原创
2023-08-20 09:26:25
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矩的概念介绍 矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识
画轮廓 ：
1）运用cv2.findContours()函数
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2023-07-10 18:10:09
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# 如何实现“python 根据轮廓count找到最小外接矩形框”
## 整体流程
为了实现这个功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 实现最小外接矩形框流程
section 开始
定义问题 : done, 2022-01-01, 1d
分析问题 : done, 2022-01-02, 1d
获取轮廓coun
opencv for python的轮廓（2）一、：轮廓近似和凸包、1.需用函数：2.代码实现：二、：边界矩形和最小外接圆、椭圆和直线拟合1.需用函数：2.代码实现： 一、：轮廓近似和凸包、1.需用函数：(1). approx=cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True or False) 参数为：原轮廓，由原始轮廓到近似轮廓的最大距离即精确度（最大距离越大，点越少），轮
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2023-08-07 17:34:21
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# 实现python opencv得到最小外接矩形
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取图像]
B --> C[灰度化处理]
C --> D[二值化]
D --> E[查找轮廓]
E --> F[找到最小外接矩形]
F --> G[显示结果]
1. 寻找
轮廓1.1 相关API说明：第一个参数：输入的图像是经过边缘提取处理后的二值化图像；conturs向量是用来存储
轮廓点的，可以这样理解：一个
轮廓的所有点用一个小容器vector，所有小容器再用一个大容器vector装起来，所以像下面这样定义第二个参数：vector<vector<Point>> contours；，相当于是一个二维向量吧，如下：第三个参数是
轮廓的索
轮廓基本概念轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。注意事项①为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测 ②查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到
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2023-07-16 19:24:47
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各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白
# 如何实现“python 根据轮廓坐标绘制轮廓”
## 一、整体流程
下面是实现该功能的整体流程，通过表格展示：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取轮廓坐标数据 |
| 2 | 绘制轮廓 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 读取轮廓坐标数据
首先，你需要准备好轮廓坐标数据，可以存储在一个列表中。接着，使用下面的代码读取轮廓坐标
目录一、轮廓检测基础理论1、轮廓概述2、API介绍1、cv.findContours函数（查找轮廓）2、cv.drawContours函数（画出轮廓）检测轮廓并画出：（用二值图检测轮廓）二、代码及效果三、轮廓检测的属性1、画出单个轮廓2、显示面积和周长代码及效果四、近似轮廓1、步骤2、API3、实现各精度的近似轮廓： 五、边界矩形和外接圆1、边界矩形 2、外接圆总代
今天周日终于是没课的一天，所以兴致勃勃的开始学习图像的特征提取及描述这方面的内容，然后肝了一天，才研究了级联检测器和一些特征提取描述算法的皮毛层次的内容。。。而且ORB特征算法虽然在OpenCV里有封装好了的检测器，可是其内部包含了很多特征检测的知识，甚至提取特征和描述特征都使用了其他不同的特征算法相结合，深入点拆解开来研究的话这个内容真是不少的。。。搞到晚上十点多才有时间来整理下之前的笔记，唯一
水平面上有 N 座大楼，每座大楼都是矩阵的形状，可以用三个数字表示(start, end, height)，分别代表其在x轴上的起点，终点和高度。大楼之间从远处看可能会重叠，求出 N 座大楼的外轮廓线。 外轮廓线的表示方法为若干三元组，每个三元组包含三个数字 (start, end, height)，代表这段轮廓的起始位置，终止位置和高度。 注意事项
CvSeq *GetAreaMaxContour(CvSeq *contour) {//在给定的contour中找到面积最大的一个轮廓，并返回指向该轮廓的指针 double contour_area_temp=0,contour_area_max=0; CvSeq * area_max_contour = 0 ;//指向面积最大的轮廓 CvSeq* c=0; //printf( "Total Contours Detected: %d/n", Nc ); for(c=contour; c!=NULL; c=c->h_next ) {//寻找面积最大的轮廓，即循环结束时
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2013-04-03 20:22:00
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# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as
原创
2023-05-18 17:11:07
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十二、图像轮廓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。因为边缘检测得到的边缘是不连续的。查找图像内的轮廓信息： cv2.findContours()绘制轮廓： cv2.drawContours()12.1 查找并绘制轮廓12.1.1 查找图像轮廓image,contours,hierarchy=cv2.findContours (image,mode,method)返回值：ima
# 使用 OpenCV Python 获取物体的外接矩形
在计算机视觉领域中，物体的外接矩形是一个常见的概念，它表示将一个矩形框形状适配到物体周围的最小矩形。这在许多应用中都非常有用，例如物体检测、目标跟踪等。本文将介绍如何使用 OpenCV Python 库来获取物体的外接矩形。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装 OpenCV Python 库。可以使用以下命令在命令行中安装：
原创
2023-09-18 12:44:02
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