编辑：我绕过了这个问题，在图像中添加了一个2位帧，然后使用我的代码，最后剪切图像以删除多余的帧。这是一个丑陋的解决方案，但它的工作！我遇到了一个问题，我不确定这是一个错误还是我缺乏经验。我会尽量把它总结清楚：我得到了一个二值图像，其中包含我要分析的彩色图像的轮廓(白色像素是我的算法检测到的轮廓的周长，其余为黑色)。图像相当复杂，因为我要检测的对象完全填充了图像(没有“背景”)。我用findcont
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2024-03-19 10:57:24
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轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积的**contourArea()**函数，该函数的函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
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2024-03-18 10:06:26
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话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
'''
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2024-05-04 17:01:36
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目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
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2024-05-27 15:40:53
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OpenCV Python 轮廓特征【目标】轮廓矩轮廓周长、轮廓面积轮廓拟合、轮廓凸包、轮廓凹凸性检查外接矩形、最小包围圈椭圆拟合、直线拟合【代码】周长、面积、矩第一幅图像为原始轮廓图像，第二幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的1/10），第三幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的 5/1000）import numpy as np
import cv2
# 读入图像并二值化
img = cv2.
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2023-11-04 08:18:16
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第二篇：介绍具体函数用法图片读取、保存namedWindow()：使用该函数创建一个空图片的窗口时，需要手动释放窗口资源（不推荐这种用法）// imread()
Mat pic = imread("图片路径", 读取方式_可缺省); // 默认读取原图
// imshow()
imshow("窗口名", Mat对象名);
// imwrite()
imread("图片存储
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2024-09-24 10:58:31
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findContours函数参数说明及相关函数findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像i
这里即有AI，也有大道理。 1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选） 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourAre
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2024-05-10 17:51:29
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矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.png',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
im,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
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2024-04-18 15:24:12
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# 使用 OpenCV 求轮廓内的灰度值
在图像处理领域，轮廓的检测与分析是一个非常重要的任务。轮廓不仅能够帮助我们识别物体的位置和形状，还可以用于提取感兴趣区域（ROI）并分析其特征。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库来提取图像中轮廓内的灰度值。
## 1. 问题描述
假设我们有一幅含有多个物体的彩色图像，我们希望通过轮廓检测的方法提取出每个物体的轮廓，并
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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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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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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/*
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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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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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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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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