一、话说轮廓关于轮廓，我们一定能想起前面的边缘检测，但直接进行边缘检测后会出现一个尴尬的情况：只计算出了边缘，但对机器来说不知道哪些是物体的轮廓，而很多时候我们确实肥肠希望能找出物体的轮廓。轮廓检测能较好的化解这一尴尬的情况。对于轮廓，官方指导中给出了这样的解释：“轮廓可以理解为图像中具有相同颜色或密度的位于边界的连续点的集合，轮廓是形状分析和对象识别的有利工具。”在OpenCV中，我们常用fin
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2023-12-18 14:43:30
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓
opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images
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2024-07-17 14:33:24
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓 opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985. 函数对应的参数如下：c
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2023-07-23 22:36:05
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目录1.cv2.boundingRect()2.cv2.minAreaRect()3. cv2.minEnclosingCircle()4.cv2.fitEllipse() 5.cv2.fitLine() 在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。OpenCV提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。1.cv2.boundingRect()能够返回包
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2024-03-15 14:23:38
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# Java OpenCV轮廓拟合入门指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Java 和 OpenCV 进行轮廓拟合。这个过程可以分为几个步骤，接下来我会详细讲解每一步的实现方式。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------------------------|
| 1. 导入库 |
原创
2024-10-17 13:57:18
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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
在之前的教程中，我们谈到了轮廓的一些基本特征，包括有图像的矩、轮廓区域的面积、轮廓的周长、轮廓的外接图形等等。今天我们仍然讨论几种轮廓的特征，它们将很具有实战意义，我们将从综合方面讲述。轮廓近似通常在某些特定场合，我们并不需要太过精确的轮廓信息，而只需要大概的信息，这个时候我们就需要对轮廓进行近似处理，实际上也称之为多边形拟合。我们接下来将会做一个综合性实验，从而完善对轮廓近似的实战学习。先来看相
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.cvFindConto
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2024-03-03 11:14:21
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轮廓拟合矩形包围轮廓1,函数cv2.boundingRect()能够绘制轮廓的矩形边界retval = cv2.boundingRect( array)retval 表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高 ， 也可以是4个返回值形式 x , y ,w ,h = cv2.boundingRect( array)array 是灰度图像或轮廓 然后使
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2023-11-01 23:08:05
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Python、OpenCV、轮廓拟合、矩形包围框（cv2.boundingRect()）、最小包围矩形框（cv2.minAreaRect()）、最小包围圆形（cv2.minEnclosingCircle()）
原创
2023-02-06 14:17:10
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# Python轮廓拟合
## 1. 引言
轮廓拟合是图像处理中的一种常见技术，它可以根据图像中的边缘点来估计出物体的整体轮廓。在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行轮廓拟合，并且提供了丰富的函数和方法来处理图像。
本文将介绍Python中轮廓拟合的基本原理和使用方法，并通过代码示例来说明其具体操作。
## 2. 轮廓拟合的原理
轮廓拟合的主要原理是根据图像中的边缘点，通过拟
原创
2023-10-05 04:19:39
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轮廓分析(silhouette analysis)可用于研究聚类结果之间的分离距离。轮廓图是一个聚类中的每个点与相邻聚类中的点之间接近程度的度量指标，从而提供了一种直观地评估参数(如聚类的数量)的方法。此度量指标的范围为[-1,1]。 接近+1的(被称为)轮廓系数的值表示相邻聚类的样本距离很远；值为0表示样本在两个相邻聚类之间的决策边界上或非常接近决策边界；而负值表示这些样本可能已分配给错误的
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2023-07-29 20:06:12
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目录前言绘制椭圆的矩形边界最小包围矩形框最小包围圆形框最优拟合椭圆最优拟合直线最小外包三角形逼近多边形前言在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。比如矩形其实都是差不多的轮廓，都是长宽不相等且平行的四边形，那么只要提供一个近似的轮廓，我们就可以区分形状。在OpenCV中，它给我们提供了cv2.boundingRect()函数来绘制轮廓的矩形边界，其完整定义如下：def boundingRect(array):array：前面已经介绍过，array是一个灰度图像，
原创
2021-07-05 11:23:23
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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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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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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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目录前言绘制椭圆的矩形边界最小包围矩形框最小包围圆形框最优拟合椭圆最优拟合直线最小外包三角形逼近多边形前言在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。比如矩形其实都是差不多的轮廓，都是长宽不相等且平行的四边形，那么只要提供一个近似的轮廓，我们就可以区分形状。在OpenCV中，它给我们提供了cv2.boundingRect()函数来绘制轮廓的矩形边界，其完整定义如下：def boundingRect(array):array：前面已经介绍过，array是一个灰度图像，
原创
2022-02-09 17:13:55
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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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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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