# 图片轮廓提取：Python的完美选择
在计算机视觉的领域中，图像处理是一个极其重要的任务。图像轮廓提取则是其中的一个重要环节，它可以帮助识别图像中的主要结构和形状。通过轮廓提取，我们能为后续的图像分析、形状识别等提供重要的信息。本文将介绍如何使用Python进行图像轮廓提取，并提供一个简单的代码示例。
## 轮廓提取的基本原理
轮廓提取通常涉及灰度化、二值化和边缘检测等步骤。首先，我们需
# 使用Python提取图片轮廓的步骤
在计算机视觉中，提取图片的轮廓是一个常见且重要的任务。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python及其强大的库OpenCV来实现这一目标。以下是我们将要遵循的步骤：
## 提取轮廓的流程
以下表格简要概述了提取图片轮廓的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-19 08:10:18
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm12.2 绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(
image,
contours,
contourIdx,
color[,
thickness[
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2023-08-02 15:29:48
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相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示：转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处
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2023-08-04 20:41:31
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# Python提取图片轮廓特征
在图像处理领域，提取图片轮廓特征是一项非常重要的任务。图片轮廓特征可以帮助我们识别物体、边界和形状，从而实现图像分类、匹配和检索等应用。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的图像处理库，如OpenCV和Pillow，可以帮助我们轻松地提取图片轮廓特征。
## 图片轮廓特征提取方法
在Python中，我们可以使用OpenCV库来提取图片的轮廓特征。下
原创
2024-04-30 03:27:57
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# Java提取图片轮廓
在图像处理中，提取图片轮廓是一种常见的操作。通过提取图片的轮廓，我们可以得到图片中物体的边界，进而进行识别、分割、测量等处理。
本文将介绍如何使用Java编程语言提取图片轮廓，并给出代码示例。
## 1. 准备工作
首先，我们需要了解一些基本的图像处理概念和Java图像处理库。
### 1.1 图像处理概念
- **灰度图像**：灰度图像是指每个像素点只有一个
原创
2023-09-19 12:55:08
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热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。 &
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2024-02-28 21:55:38
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对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
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2023-09-13 08:00:56
217阅读
# 项目方案：如何提取图片轮廓
## 问题描述
在图像处理中，提取图像轮廓是一个常见的任务。图像轮廓是指图像中的边界线，可以用于实现目标检测、图像分割和模式识别等应用。本项目旨在开发一个Java程序，实现图像轮廓的提取功能。
## 方案概述
本项目的主要步骤包括图像预处理、边缘检测和轮廓提取。首先，需要利用Java图像处理库加载和预处理输入图像。然后，通过应用边缘检测算法，找到图像中的边缘
原创
2024-01-16 11:03:19
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文章目录二值图像轮廓提取灰度图像边缘检测含噪图像边缘检测均值滤波函数 二值图像轮廓提取根据掏空内部点算法，运用Matlab编程实现二值图像的轮廓提取。（以二值图像circles为例）I = imread('circles.png');
subplot(1,2,1),imshow(I);
[M,N]=size(I);
Ic=I;
for i = 2:M-1
for j=2:N-1
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2024-02-13 20:53:06
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轮廓检测图像处理中经常用到轮廓检测,OpenCV-python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,1
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2023-09-16 15:40:17
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引言 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。
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2023-10-19 09:03:29
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问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
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2023-08-02 18:23:08
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之前，我写了《相似图片搜索的原理》，介绍了一种最简单的实现方法。 昨天，我在isnowfy的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。 一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。 任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。
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2024-08-07 10:53:43
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官方demo如下 python版：ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)java版：Mat cannyOutput = new Mat();
Imgproc.Canny(src
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2024-02-29 12:11:00
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1，轮廓发现 当通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集
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2024-03-02 11:01:38
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## Python OpenCV 提取轮廓图片抠图
### 导语
在计算机视觉领域，图片轮廓提取是一种常见的图像处理技术，用于将图片中的主要物体从背景中分离出来。Python的OpenCV库提供了一系列强大的图像处理工具，包括轮廓提取功能，使得我们能够轻松地实现轮廓提取和图片的抠图。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库提取图片的轮廓并完成抠图操作。
### 准备工作
在开始之前，
原创
2024-01-09 11:15:17
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轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "boboa"
def contours_demo(image):
dst = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv2.cv
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2023-06-14 13:47:47
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代码：import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片import matplotlib.i坐标轴plt.show()
原创
2022-12-04 00:00:41
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opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
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2023-08-13 10:07:08
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