引言：数字图像处理中，检测图像中的局部特征信息是比较重要的一部分，因为我们有时候并不是对整张图像都感兴趣，只是想要提取到图像中的一部分信息，比如车牌识别，对于整张图像来说，我们感兴趣的是只是车牌这一部分，其他的信息都是多余的。所以，有没有什么办法能够帮助我们实现提取局部信息的方法呢，opencv库中封装好了一些方法，我们只需要调用这些方法就可以实现我们的目的。我们还是先讲函数的意思，然后加以实践来
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2023-11-14 09:14:13
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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# Java OpenCV 轮廓检测的应用与实现
## 引言
在计算机视觉领域，轮廓检测是一个重要的技术，常用于物体识别、边缘检测和形状分析等任务。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了功能强大的图像处理工具。本篇文章将介绍如何在Java中使用OpenCV进行轮廓检测，并提供代码示例和解析。
## OpenCV
3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的轮廓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。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
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2024-01-09 20:06:28
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本篇博客记录学习OpenCV图像处理中的轮廓检测。理解什么是轮廓。学习找轮廓，绘制轮廓等。学习以下两个函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()，一、什么是轮廓轮廓可以简单地认为成将连续的点（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。为了获得更高的准确性，要使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，要进行阈值化处理
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2023-10-07 16:56:55
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使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测。这是之前用过的代码，挺简单的，回顾一下。
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2022-10-31 20:36:15
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什么是轮廓找轮廓、绘制轮廓等1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色和灰度。轮廓在形态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。如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话，应该把原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物
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2023-06-23 20:57:40
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前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
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2023-11-07 21:05:45
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本篇文章接上一篇轮廓检测继续学习，本篇主要记录轮廓特征的学习。查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等将会学到大量与轮廓有关的函数。1.矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。 根据这些矩的值，我们可以计算出对象的重心：以下图为例： 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time
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2024-02-21 14:51:59
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在这篇博文中，我将为大家详细介绍如何使用Java和OpenCV检测书籍的轮廓。这个过程包含多个部分，从环境预检到安全加固，每一步都有其独特的重要性。让我们逐步探索这个过程吧！
### 环境预检
在开始之前，确保你的环境符合系统要求。这是确保Java和OpenCV能够顺利运行的第一步。
| 系统要求 | 详情 |
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引言边缘是零零散散的，轮廓是一个整体。一、准备工作1.读取图像2.转灰度图像3.转换二值图像import cv2
img=cv2.imread("C:/Users/bwy/Desktop/4.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
ret,thresh=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#图像转换成二值图像二、图像轮廓函数为：cv
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2024-03-06 00:07:21
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目录 前言一、轮廓识别相关原理什么是轮廓检测？ 轮廓提取函数 findContours二、案例实现Step1：初始化配置Step2：进行帧处理Step3：膨胀腐蚀处理Step4：红绿灯提示判断Step5：轮廓提取Step4：判断是否相交?案例效果?完整代码三、总结前言本文以实现行车过程当中的红绿灯识别为目标，核心的内容包括：OpenCV轮廓识别原理以及Op
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2024-02-28 10:21:37
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图像轮廓 边缘检测：只要梯度发生变化，零散的点都算作边缘 轮廓检测：一个链接的整体 cv.findContours(image,mode,method) mode:轮廓检测模式 cv.RETR_EXTERNAL：只检测最外面的轮廓 cv.RETR_LIST：检测其所有轮廓，并将其保存到一条链表中 cv.RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，并将它们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层时空洞的
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2023-10-17 05:52:36
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【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了边缘检测，本篇介绍轮廓检测，轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点，比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。 在OpenCV中使用轮廓检测是非常方便。直接使用cvFindContours函数就能完成对图像轮廓的
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2023-11-04 23:45:34
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Open CV系列学习笔记（十八）轮廓发现轮廓发现轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。 目前轮廓检测方法有两类，一类是利用传统的边缘检测算子检测目标轮廓，另一类是从人类视觉系统中提取可以使用的数学模型完成目标轮廓检测。 基于边缘检测的轮廓检测方法
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2023-10-13 23:44:30
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轮廓检测，是图像处理中比较重要的一个部分。findContourhe和DrawContours 一、轮廓概述 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。&nbs
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2023-11-02 06:52:05
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轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。 import cv2
#读入图片
img = cv2.imread("1.png")
# 必须先转化成灰度图
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2023-06-19 17:14:54
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简 介： 本文对于OpenCV中的轮廓检测算法进行了讨论，可以看到一些基于轮廓检测的应用。接着对四种不同的提取方式的结果进行了讨论。你还了解了如何将轮廓进行绘制的方法。关键词： 轮廓检测，二值化
§00 前本文根据 Contour Detection using OpenCV (Python/C++) 中的内容整理而得。 使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位
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2023-12-27 10:31:24
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今天学习轮廓检测方法import cv2import numpy as np# 展示图像，封装成函数def cv_show_image(name, img): cv2.i
原创
2022-12-14 16:21:39
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# OpenCV Python轮廓检测
在计算机视觉中，轮廓检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的边缘和形状。OpenCV是一种流行的计算机视觉库，提供了各种图像处理和分析工具，包括轮廓检测。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行轮廓检测，并提供相应的代码示例。
## 安装OpenCV和Python
在开始之前，我们首先需要安装OpenCV库和Python。可以通过以下命令
原创
2023-07-28 12:21:54
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