1 引言在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用Opencv的findContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示: 本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果.闲话少说,我们直接开始吧. ?2 举个栗子2.1 读取图像首先,我们
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2023-11-09 09:36:54
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1、读取图片 2、转为灰度图片 3、滤波降噪 4、二值化 5、形态学处理，开闭运算，腐蚀填充 6、画轮廓，外接矩形，计算面积等 基于4.0.9.80 o
原创
2024-04-07 15:19:53
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OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤:1、读取图像image = cv2.imread('image_path')2、将原图转化为灰度图像image_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)3、将灰度图像进行二值化阈值处理# 这里将阈值设置为127为例,最大阈值为255
t, binary = cv.threshold(image_gray,
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2023-09-22 13:24:38
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目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 • 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。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如
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2023-10-09 14:49:25
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一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**)
{
Mat img = Mat::ze
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2024-08-29 17:37:44
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目录前言正文代码函数cv.GaussianBlurcv.thresholdfindContoursdrawContours参考 前言从标题就可以看出我们写这篇文章的意义了，我们的目的就是为了通过对图像进行处理，绘制出图像中物体的轮廓。从而为后面，我们计算一些特殊图形的周长，面积打下基础。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。轮廓在形状分析和物体的检测和
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2023-07-26 21:55:33
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一、简介1、轮廓的相关概念1)什么是轮廓 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。2)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
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2023-06-30 23:57:41
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# 使用Python和OpenCV绘制轮廓的指南
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的基本技术，而轮廓检测是这一领域中的关键步骤。通过边缘检测、轮廓提取等技术，我们能够从图像中提取出对象的轮廓，从而为后续的分析和处理提供基础。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来检测和绘制轮廓，并提供示例代码。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了Python和所需的库。您可
原创
2024-09-23 04:56:02
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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()函数从二值图像查找轮廓findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓
◆ findContours() [1/2]void cv::findContours(InputArray image,  
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2024-04-27 22:59:34
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画不多说，直接上代码，代码解释已经够详细了 #include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
/*因为关于关于边缘检测可以检测出边界的像素，但是他并没有将轮廓作为一个整体，
所以这里介绍的轮廓检测就是把这些
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2024-08-09 13:47:43
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OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。其实绘图的函数在下面的博客中就已经总结过，不过这次换了一个思路重新温习下这些函数，并把他们应用到轮廓的绘图中。 轮廓绘制drawContours(Image, contours, k, Scalar(25
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2024-03-08 23:04:42
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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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OpenCV-Python 中文教程15——OpenCV 中的轮廓 一、初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓• 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数： cv2.findContours()， cv2.drawContours()1、什么是轮廓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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 •
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2024-05-07 21:01:21
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截至到本次教程，我们已经基本掌握了OpenCV常用的一些功能，实际上已经可以处理很多问题了，故从本教程开始，示例代码将编写为一个固定函数，以便调用，另外将不再给出完整代码，比如导入库将不再另行贴出，一些基本的代码也不再贴出，只贴出核心部分，我会将核心部分整理为一个方便调用的函数。我们在前面讨论了轮廓的特征以及属性，今天我们将综合之前学的内容讨论轮廓的高级功能。凸缺陷对象上的任何凹陷都被称为凸缺陷，
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2023-09-06 16:54:34
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本篇文章接上一篇轮廓检测继续学习，本篇主要记录轮廓特征的学习。查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等将会学到大量与轮廓有关的函数。1.矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。 根据这些矩的值，我们可以计算出对象的重心：以下图为例： 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time
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2024-02-21 14:51:59
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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
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2023-11-02 00:35:30
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## 使用 OpenCV Python 画轮廓（无填充）教案
如果你刚入行，对 OpenCV 和 Python 不太熟悉，没关系，我们将一步步完成“画轮廓但不填充”的任务。以下是我们需要遵循的流程和具体代码示例。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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文章目录引入1 如何找到轮廓2 绘制轮廓3 轮廓近似方法4 轮廓特征4.1 特征矩4.2 轮廓面积4.3 轮廓周长4.4 轮廓近似4.5 轮廓凸包4.6 检查凸度4.7 边界矩形4.8 最小闭合圈：4.9 拟合一个椭圆4.10 拟合直线5 轮廓属性5.1 长宽比5.2 范围5.3 坚实度5.4 等效直径5.5 取向5.6 掩码与像素点5.7 最大值、最小值和它们的位置5.8 平均颜色或平均强度5
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2024-01-30 04:00:41
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【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了边缘检测，本篇介绍轮廓检测，轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点，比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。 在OpenCV中使用轮廓检测是非常方便。直接使用cvFindContours函数就能完成对图像轮廓的
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2023-11-04 23:45:34
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/
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2022-11-10 10:11:53
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