一、找出图像的轮廓、画轮廓、轮廓面积、轮廓周长、获得轮廓近似- cv2.findContours(img，mode, method) # 找出图中的轮廓值，得到的轮廓值都是嵌套格式的
参数说明:img表示输入的图片，mode表示轮廓检索模式，通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值，method表示轮廓逼近方法，使用NONE表示所有轮廓都显示cv2.drawCountours(img, co
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2024-10-22 13:31:37
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交并比(Intersection-over-Union，IoU)，目标检测中使用的一个概念，我们在进行目标检测算法测试时，重要的指标，是产生的预测框(candidate bound)与标记框(ground truth bound)的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。通常，我们所说的目标检测检测的框是规则的矩形框，计算IOU也非常简单，一般两种方法：两个矩形的宽之和
在这个博文中，我将和大家探讨如何在 Python 中使用 OpenCV 检测轮廓中的矩形。在图像处理和计算机视觉领域，轮廓检测是一项常用的技术。检测和识别物体的形状如矩形，可以应用于形态学分析、目标识别等多个方向。
## 问题背景
在计算机视觉应用中，物体的轮廓检测常常用于分析图像中的形状。比如在工业自动化中，我们需要识别产品中的矩形部件，以确保其正常。此外，这种技术也被广泛应用于许多其他领域
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as
原创
2023-05-18 17:11:07
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请注意，这里的7，不是下一代YOLO，而是一个幸运数字，姑且可以看作是一个代号。它的目的是让YOLO全面开花，不仅仅只是做目标检测。也不是简单的加一个semantic head做分割，而是做一个体系的目标检测积木模块，即插即用，使之能够更简单的做复杂的上层任务，比如多个分类head，实例分割，甚至是加上姿态检测等等。介绍目前支持的东西就这么一些，现列举一些大家可能感兴趣的：支持GridMask，M
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2024-04-22 20:39:25
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目标理解什么是轮廓。学习寻找轮廓，绘制轮廓等等您将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()轮廓是什么?轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。为了更好的准确性，使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，应用阈值或精明的边缘检测。自从opencv3.2以来，findContour
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2024-03-04 21:31:24
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MMDetection3D 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱, 下一代面向3D检测的平台.✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路，对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践，均为可用状态，提供了可靠资料给小伙伴们探索。注：官方docker适合运行框架内的模型，本文的修改的docker适合对模型进行修改和创新，对使
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2024-10-12 14:41:31
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文章目录一、Precision（精确率）与Recall（召回率）二、PR曲线：精确率——召回率曲线三、 OIS、ODS、AP的计算1. ODS2. OIS3. AP四、代码实现1. 注意数据类型2. NMS3. 指标测量4. 关于对比实验多PR曲线图的绘制 参考博客：1、2 参考代码：HED的源码、画PR曲线一、Precision（精确率）与Recall（召回率）目标检测： Precision（
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2024-08-27 14:48:33
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## 深度学习目标检测获取轮廓的实现流程
### 1. 确定深度学习目标检测模型
在进行深度学习目标检测任务之前，我们需要选择一个合适的深度学习模型。目前比较流行的目标检测模型包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。根据具体的需求和资源限制选择一个适合的模型。
### 2. 准备目标检测数据集
在进行深度学习目标检测任务之前，我们需要准备一个包含目标和标注信息的数据集。可以使
原创
2023-11-23 11:47:00
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身份证、名片、书籍、 考试试卷、答题卡这些检测目标都属于矩形目标检测。
一，现有技术
传统检测方法思路： 第一步，采用滑动窗口，设置不同的大小，遍历图像，得到一些目标的候选框； 第二步，候选框的图像特征提取； 第三步，对候选框提取的特征进行分类器判断； 第四步，对判断为目标的候选框进行处理得到最终的目标边框。 基
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2024-02-23 11:46:04
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声明：本文引用吴恩达教授的DeepLearning课程内容。 滑动窗口法的卷积实现虽然效率更高，但仍然存在问题，不能输出最精准的边界框。因为滑动窗口法中，取这些离散的位置集合并不能完全匹配目标大小、位置。 &nb
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2024-03-15 10:20:41
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处理图如下： 原图如下： 主要思想： 1.准备一次性将图中12个圆和2个矩形都检测出来 2.初步确定12个圆的圆心坐标和半径，初步确定两个矩形的中心坐标，角度，长短边长 3.创建计量模型 4.定义计量模型尺寸 5.增加检测矩形和圆形的信息参数 6.应用计量模型，获取结果 7.显示拟合出的圆，矩形（绿色）。显示卡尺（灰色）。显示所有检测出的边界点（cyan色）。代码如下： *更新窗口
dev_up
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2024-07-11 13:07:25
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一直以来，大家最常用的目标检测库是港中文的mmdetection和Facebook的detectron2库，不过这两个库都是基于PyTorch的，PyTorch的模型部署方面还是稍差于TensorFlow，如果想用TensorFlow的目标检测模型，最好的还是选择还是谷歌官方的TF Object Detection库：目前随着TensorFlow 2x的到来，TF Object Dete
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2024-04-22 21:36:39
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\小目标检测场景分析与典型算法详解在本节课中，讲师首先介绍了视觉 AI 技术-物体检测的技术发展历程，随着各种检测方法的提出与实践，技术在不断提升其自动化水平与检测效率，满足各类产业落地场景的应用需求。 在物体检测这一场景中，“小目标检测”由于实现难度大，是学者与开发者们研究的重点，那什么样的目标算是小目标呢？以物体检测领域的通用数据集 COCO 物体定义为例，小目标是指小于
前言昨天介绍了YOLO系列的第一个算法YOLOv1，并详细分析了YOLOv1的网络结构以及损失函数等。今天我们将来分析一下YOLO目标检测算法系列的YOLOv2和YOLO9000。YOLOv2原理YOLOv1作为One-Stage目标检测算法的开山之作，速度快是它最大的优势。但我们知道，YOLOv1的定位不够准，并且召回率低。为了提升定位准确度，提高召回率，YOLOv2在YOLOv1
目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代目标检测器的框架可分为two-stage和one-stage两种类型，two-stage框架分为两步，精度高，但速度较慢，不能到、达到实时检测：1) 区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2) 回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比或其它指标，最后，使用非极大值抑
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2023-11-22 14:53:26
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1.寻找轮廓apivoid cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()各个参数详解如下：Image表示输入图像，必须是二值图像，二值图像可以threshold输出、
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2024-06-10 07:36:46
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opencvPython矩形轮廓提取是一项常见任务，主要用于图像处理和计算机视觉应用中。它可以帮助我们从图像中快速识别和提取矩形区域，广泛应用于物体检测、图像分析等场景。在本文中，将详细记录如何进行opencvPython的矩形轮廓提取，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在一些图像处理任务中，用户希望从复杂的图像中快速提取出矩形轮廓，尤其是在工业
# 实现 Android OpenCV 矩形轮廓的步骤指南
作为一名开发者，如果你想在 Android 应用中实现 OpenCV 识别矩形轮廓的功能，不妨看看以下的流程和步骤。本文将用表格和代码示例详细说明整个过程。
## 流程概述
以下是实现这一功能的基本步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|---
一、实验介绍1. 实验内容本实验将学习轮廓检测及功能。2. 实验要点生成二进制图像来查找轮廓找到并画出轮廓轮廓特征边界矩形3. 实验环境Python 3.6.6numpymatplotlibcv2二、实验步骤1 导入资源并显示图像import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
%matplotlib inline
#
