话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
'''
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
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2024-04-24 11:53:43
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OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。其实绘图的函数在下面的博客中就已经总结过，不过这次换了一个思路重新温习下这些函数，并把他们应用到轮廓的绘图中。 轮廓绘制drawContours(Image, contours, k, Scalar(25
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2024-03-08 23:04:42
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# 项目方案: 使用OpenCV在Python中填充轮廓的内部
## 1. 介绍
在图像处理和计算机视觉中，轮廓是图像中物体的边界线。使用OpenCV库在Python中，我们可以检测和提取图像中的轮廓。但是，有时候我们需要将轮廓内部填充为特定的颜色，以突出显示或区分出物体。本项目方案将介绍如何使用Python和OpenCV来实现这一目标。
## 2. 实现步骤
### 2.1 安装和导入依赖
原创
2023-08-25 09:09:30
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openCV函数cvFindContours二值图像中检索轮廓 int cvFindContours( void* img, CvMemStorage* storage, CvSeq** firstContour,int cntHeaderSize, int mode, int method, CvPoint offset ); 函数cvFindCon
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2024-05-07 13:34:10
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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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接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板这部分的《opencv_tutorial》上都是直接上代码，没有原理部分的解释的。十一、轮廓1、图像中找轮廓/// 转成灰度并模糊化降噪
cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );Mat canny_output;/
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2024-08-15 11:15:02
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1.傅里叶变换 为什么要傅里叶变换？ 傅里叶变换可以将人眼看到的不同频率的波形分离出来，可以区分出哪些区域的信号（图像像素）变化特别强，哪些区域的信号变化不那么强，从而可以任意的标记噪声区域，感兴趣区域，前景和背景等。傅里叶变换是很多常见的图形处理操作的基础，比如边缘检测，形状线段的检测。高通滤波器： 通俗来说，就是取小块图片，计算中央像素与周围邻近像素的亮度差值之后，如果亮度变化很大，那么中央像
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2024-09-16 10:49:45
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opencv学习笔记（二）寻找轮廓opencv中使用findContours函数来查找轮廓，这个函数的原型为： 1 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
2 chy, int mode, int method, Point offset=Poi
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2023-11-26 11:22:40
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一、查找轮廓查找一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中,可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓1.1寻找轮廓: findContours()函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。C++: void findcontours (InputoutputArray image, Output
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2023-11-26 11:51:14
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漫水填充算法，是根据选定的种子点，用一种自定义的颜色填充种子点的联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果。
漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析。
所谓漫水填充，简单来说，就是自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色。
漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或者只处理
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2024-05-28 09:24:46
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引言漫水填充是用一定颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析，也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点，操作的结果总是某个连续的区域。基本思想种子填充算法是从多边形区域内部的一点开始，由此出发找到区域内的所有像素。它采用的边界定义是区域边界上所有像素具有某
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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EDIT: 我通过向图像添加2位帧，然后使用我的代码，最后裁剪图像以删除额外的帧来绕过问题 . 这是一个丑陋的解决方案，但它的工作原理！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 . 我会尽可能清楚地总结一下：我得到一个二进制图像，其中包含我想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) . 图像非常复杂，因为我要检测的对象完全填满图像(没有“背景”) .我
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2024-05-14 16:43:09
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目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同 的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 • 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理 或者Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如
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2023-10-09 14:49:25
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在Matlab下，使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作，感觉这是一个极为常用的方法，然而不知道为什么OpenCV里面却没有集成这个函数。在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法，大部分使用轮廓查找方法去做的，但对于这种方法，总感觉不是特别好。 最近重新使用这个方法，正好之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法，
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2023-06-26 14:51:20
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一、ROI定义图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、
在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域，实现只对 ROI 区域的操作。二、获取ROINewImg =img[a:b, c:d] 截取img中a~b 与 c~d之间的图像三、泛洪填充 cv2.floodFill(img, mask, seedPoint, newVal, rect, lo
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2024-04-01 07:09:25
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# 项目方案：如何对轮廓边缘内部填充
## 项目背景
在图像处理和计算机视觉领域，填充轮廓内部是一个常见且重要的任务。它可以用于图像分析、模板制作以及数据可视化等多个方面。使用Python，结合OpenCV等库，可以方便地实现这一功能。本文将介绍如何对轮廓边缘内部进行填充，并提供相应的代码示例。
## 项目目标
1. 使用Python读取图像数据。
2. 识别图像中的轮廓。
3. 在轮廓内
在计算机视觉中，利用 OpenCV 来填充轮廓是一个常见的操作。通过填充轮廓，我们可以生成各种图形的内部填充效果，例如分隔不同区域的颜色，或者进一步的图像处理与分析。本文将详细介绍如何使用 Python 实现 OpenCV 填充轮廓——从基础到实现全过程。
### 协议背景
我们来首先了解一下 OpenCV 的发展历程。OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，其历史可以追溯到 1
# Python OpenCV填充轮廓
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教给你关于如何使用Python OpenCV来填充轮廓的方法。填充轮廓是一项常见的图像处理任务，它可以用于许多应用领域，如图像分割、图像识别等。在本文中，我将向你展示实现此任务的步骤和相关代码。
## 步骤概述
下面是实现填充轮廓的基本步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-07-27 08:46:04
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[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (六) 部分 IV OpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程（搬运）目录 原文为http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/121400.html现已失效，本系列用于存档自我学习使用，绝不用于商用用途。23 图像变换23.1 傅里叶变换目标 本小节我们将要学习： •
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2024-09-20 14:58:08
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