把检测出的边缘像素组装成轮廓 —— cvFindContoursOpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存。内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表内存储器可以通过四个函数访问 ： cvCreateMemStorage（创建一个内存存储器，0采用默认大小） cvReleaseMemStorage&nb
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2024-05-15 10:38:44
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在OpenCV中，用findContours()函数从二值图中查找轮廓。原型:void findContourd(InputArray image, OutputArray contours, outputArray hierarchy, int mode, int mrthod, Point offset=Point())参数详解：第一个参数：输入图像，Mat类的对象即可，必须是8位单通道图像。
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2024-03-25 10:42:27
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OpenCV PCA介绍1. 什么是PCA2. 特征向量与特征值如何计算2.1 组织数据集2.2 计算经验均值2.3 计算与均值的偏差2.4 寻找协方差矩阵2.5 求协方差矩阵的特征向量和特征值3. 源代码3.1 代码解释3.2 结果 这篇文章将介绍如何去使用 OpenCV 类：cv::PCA 来计算目标方向。1. 什么是PCA主成分分析(PCA)是一个统计过程，提取一个数据集最重要的特征。 假
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2024-07-02 09:15:56
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一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的
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2023-12-17 10:07:59
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查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界等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.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回， 我们的测试图像如下： 例程如下：# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltim
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2024-02-29 15:07:57
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Learning Opencv 3 —— 十四章 轮廓匹配MomentsMoments 是一种轮廓、图像和点的高层次特征，计算方式如下其能够理解为对图像中每个像素点的加权和，如果 ，即 ，则每个像素点的权重都是 1。如果对于一幅二值图像（像素值不是 1 就是 0），那么 就是非零像素值的面积。如果一个轮廓，那么 就是轮廓的长度。同理，
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2024-01-05 23:15:46
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NCC概述基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在-1到1之间，所以特别容易量化比较结果，只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。NCC数学知识们也可以通过各自的积分图计算预先得到。这样就完成
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2024-03-16 08:52:26
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关于RotatedRect中返回的角度angle的opencv官方说明文档里面没有给出太多到信息，但在python opencv关于该函数有详细的介绍：在了解 RotatedRect中返回的角度angle之前，必须弄清楚的一件事是opencv图像坐标系的选取原则，在opencv中，图像的的坐标原点是左上角，以水平向右为X轴，以竖直向下为Y轴。而以往网上的资料都是建立在坐标原点是左下角，以
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2024-05-01 21:00:25
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文章目录前言一、图像金字塔1、高斯金字塔2、拉普拉斯金字塔二、图像轮廓1、绘制轮廓2、轮廓特征3、轮廓近似4、外接矩形5、外接圆三、模板匹配1、单个模板匹配2、多模板匹配四、直方图1、mask 操作2、直方图均衡化3、自适应直方图均衡化五、傅里叶变换六、信用卡识别实战 前言本文为11月5日 OpenCV 实战基础学习笔记——图像金字塔、轮廓、模板匹配，分为六个章节：图像金字塔；图像轮廓；模板匹配
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2024-04-29 17:39:34
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寻找轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度. 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色背景中查找白色对象findContours(im
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2024-03-15 20:13:31
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title: 轮廓特征学习轮廓特征学习import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread(r'C:\Users\admin\Desktop\test_picture\maomao.jpg', 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 127, 255, 0)
'''
def findContours(image, m
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2024-03-24 11:03:38
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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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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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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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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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在本章中，我们将学习一些常用的属性，如Solidity，等效直径，掩模图像，平均强度等。质心(Centroid)、面积(Area)、周长(Perimeter)等也属于这一类，但我们在上一篇已经学习过凸度缺陷及如何找到它们。最短距离:从一个点到一个多边形的最短距离匹配不同的形状import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('star.jpg
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2024-03-28 09:31:22
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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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