在本博文中，我将详细记录如何使用 Java 和 OpenCV 提取图像的轮廓。这个过程涵盖了从环境配置、编译过程到参数调优和定制开发的整个流程。以下是整个工作流程的详细描述。
## 环境配置
首先，我需要配置好 Java 和 OpenCV 的环境。在这一步中，确保我的开发环境能成功编译和运行 OpenCV。
```mermaid
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A[准备开发环境] -->
# 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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在本篇博客中，我们将探讨如何用 OpenCV 提取轮廓并在 Java 中实现这个功能。不论是图像处理爱好者还是开发者，掌握轮廓提取的技巧都将为您的项目增添不少视觉和实用性。我们将从版本对比开始，逐步深入到实际使用案例和排错技巧，最后进行性能优化。让我们开始吧！
## 版本对比
在探讨不同版本的 OpenCV 时，我们可以观察到如下几个特性差异：
| 特性 | OpenCV
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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等值面（线） 抽取轮廓的操作对象是标量数据。其思想是：将数据集中标量值等于某一指定恒量值的部分提取出来。对于3D的数据集而言，产生的是一个等值面；对于2D的数据集而言，产生的是一个等值线。其典型的应用有气象图中的等温线、地形图中的等高线。对于医学数据而言，不同的标量值代表的是人体的不同部分，因而可以分别提
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2023-08-21 16:41:22
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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
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三、轮廓提取建议参考：OpenCV轮廓特征1、函数法 轮廓提取是提取出想要的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分。轮廓提取主要参考了这一篇文章。 我们在上一步得到图像的边缘之后，进行轮廓的提取与表示。 所使用的函数是：findContours()，函数原型：findContours( InputArray image,
OutputArrayOfArrays contours,
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2023-10-20 23:48:03
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# 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
154阅读
#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<o
原创
2022-05-23 16:47:35
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【目标】提取图像中的目标轮廓 【寻找轮廓】 findContours(InputOutputArray二值图, 点类型的contours, int mode, int method, Point offset=Point())； 或 findContours(InputOutputArray二值图,
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2016-11-07 20:58:00
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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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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
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2024-01-09 19:36:03
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Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
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2024-04-24 22:53:56
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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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1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子，opencv也可以对图形的轮廓进行面积的筛选，剔除无效区域。int main()
{
Mat srcImage = imread("D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png");
imshow("【原图】", srcImage);//首先对图像进行空间的
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2024-01-15 18:48:47
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轮廓检测指的是将图像中物体的边界提取出来并在图中用封闭的曲线描绘出来。相比于边缘检测，轮廓检测所提取的曲线一定是封闭的，并且提取的均为目标的边界，边缘检测注重的是图像中灰度变化剧烈的区域，不一定是边界。在opencv中使用cv2.findcontours()提取轮廓，cv2.drawcontours()绘制轮廓。低版本opencv中的findcontours函数返回三个值，图像、轮廓列表以及轮廓层
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2023-08-21 22:37:00
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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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轮廓指的是将连续的点连接在一起的曲线，具有相同的灰度值或颜色，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或灰度值的曲线寻找轮廓应该用二值图，这样更明显findcontours会改变原图，应该用copyto保存原图查找轮廓应该是在黑色背景中找到白色物体一：轮廓查找函数findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,int m
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2023-09-26 16:16:57
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一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边缘检测采用双阈值值法，高阈值用来检测图像中重要的
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2024-05-09 08:15:37
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