文章目录OpenCV4 视频教程来了....教程提纲课程特色课程链接 OpenCV4 视频教程来了…教程提纲主要是是针对OpenCV4核心模块功能，设计的系统化视频教学课程，一步步教你如何使用OpenCV完成图像处理与视频分析任务，从环境配置开始，到案例分析，中间穿插大量工程编程技巧，对每个API函数都做到了原理与参数的详细解释，全部教程基于VS2015/VS2017， C++ 演示教学。课件P
我们在进行数字图像处理时，通常需要获取目标的一些参数，例如，形状，大小，位置等信息。而获取这些信息的常用方法是计算该区域的最小外接矩形，除此之外，我还想到了另一种方法——求目标的最小外接圆。但matlab中并没有计算多边形最小外接圆的函数，所以今天我给大家分享一下关于绘制二值图像中目标区域最小外接圆的思
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2024-04-12 14:25:29
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1. 定义大小为M×N
M
×
N
的数字图像f(x,y)
f
(
x
,
y
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2024-03-21 22:08:54
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特征矩的知识在概率论和数理统计中有介绍，空间矩的方法在图像应用中比较广泛，包括零阶矩求面积、一阶矩确定重心、二阶矩确定主方向、二阶矩和三阶矩可以推导出七个不变矩Hu不变矩，不变矩具有旋转，平移、缩放等不变性，因此在工业应用和模式识别中得到广泛的应用。目标物体灰度函数特征矩的公式定义如下：如果是二值图像，那么f(x,y)就变成在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的
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2024-04-27 18:49:08
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在图像处理领域，使用 OpenCV Python 查找轮廓并绘制最小外接矩是一项常见的任务。本篇博文将详细记录实现这一功能的过程，覆盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等方面。
## 版本对比
OpenCV 的不同版本对轮廓查找和处理功能的支持程度各不相同，以下是各版本的兼容性分析。值得注意的是，某些方法在较早版本中可能并未实现。
### 时间轴（版本演进史）
`
矩的概念介绍 矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识
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2024-03-19 16:56:49
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思路：1.选择卡壳算法用于求凸多边形的最小外接矩形1.多边形最小的外接矩形一定是以多边形的的一条边为底的一部分2.通过这条边算出以这条边为底的最上点、最右点和最左点。然后算出以这条边为底的矩形面积重点：计算最上点的原理是：利用到向量叉积求面积的原理，因为求凸包前，所有点是按角度顺序排列好的，向量叉积代表两向量围成的矩形面积，底边不变，高越大，则面积越大，而因为点是按角度排序，所以面积会先变大，后变
CV库实现图像的HU不变矩特征提取标准矩定义为m_pq = sumsum(x^p * y^q * f(x, y))其中f(x,y)为像素点处的灰度值，求（p+q）阶中心矩的时候采用了一些推导公式，后面那个是严格按照公式来的import os
import cv2
def def_moments(img_gray):
row, col = img_gray.shape
# 计算
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2024-04-03 19:08:52
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实验中使用到最小外接矩阵角度的内容，写博客记录。本篇主要参考了如下四个博客： &n
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2024-02-20 20:00:53
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Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect，求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle。
minAreaRect方法原型：
RotatedRect minAreaRect( InputArray points );
输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量；
minEnclosingCircle方法原型：
void minEnclo
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2016-08-20 12:44:00
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最近在看一个车牌识别开源项目时，对其中RotatedRect的角度属性理解得不清楚，也查找了大量博客，得出了基本结论，最后通过实验进一步进行了验证。RotatedRect该类表示平面上的旋转矩形，有三个属性：矩形中心点(质心)边长(长和宽)旋转角度旋转角度angle的范围为[-90,0)，当矩形水平或竖直时均返回-90，请看下图：来源：看了这幅图，我明白了一些，但还是有疑虑，这个角度如何产生？究竟
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2023-08-28 11:30:23
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由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。矩形是常见的几何形状，矩形的处理和分析方法也较为简单，OpenCV 4提供了两个函数求取轮廓外接矩形，分别是**求取轮廓最大外接矩形的
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2024-05-29 06:39:08
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数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
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2024-08-01 15:49:46
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前一篇画出了最小外接矩形，但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的
如图1是一个信号的雨图，被矩形框分割成了多个小框：
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2023-06-14 16:45:53
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矩函数在图像分析中涉及很多地方，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码与重构。一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息。
原创
2023-02-14 16:39:19
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简介：这一篇将实现获取区域的中心点、面积和最小外接圆半径，并将数值标注到图像上待处理图片：1.ROI 首先我们需要获取ROI，这里使用自带的工具来实现，在ctrl+r读取目标图片后，在图片窗口点击ROI图标（通常在‘>>’符号里面）以便打开ROI窗口 打开窗口后，点击工具栏的图形绘制，绘制一个矩形，以框出大致的区域，之后点击右键，就可以记录这部分操作&n
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2024-04-17 16:01:17
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opencv最小外接矩形 pythonm
在计算机视觉领域，最小外接矩形（Minimum Bounding Rectangle, MBR）的概念经常用来描述物体的边界。对于实际应用，OpenCV库提供了很多工具来识别和处理这些矩形，尤其是在图像处理和机器视觉中。本文将详细剖析如何在Python中使用OpenCV实现最小外接矩形，并记录这个过程中的关键点。
### 背景定位
在进行图像分析时，我
查找图像的轮廓在图像处理及应用中扮演着重要的角色。那么什么是轮廓（contour）？《Learning OpenCV 3》中给出的定义是这样的——轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。OpenCV中，轮廓是由STL风格的vector<>模板对象表示的，其中vector中的每个元素都编码了曲线上，下一点的位置信息。
# 使用 OpenCV 实现最小外接椭圆
在计算机视觉领域，最小外接椭圆是一种重要的几何形状，它可以用于形状分析和目标检测。本篇文章将指导你如何使用 Python 和 OpenCV 实现最小外接椭圆。我们将通过一系列简单的步骤，确保即使是刚入行的小白也能理解整个过程。
## 流程概述
以下是实现最小外接椭圆的步骤和所需任务的总结表：
| 步骤 | 任务
# Python OpenCV 最小外接矩形
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。其中，识别图像中的形状并找到其最小外接矩形是一个常见的任务。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来实现这一功能。
## 环境准备
首先，确保你的环境中安装了Python和Ope
原创
2024-07-26 03:23:24
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