# Java中使用OpenCV检测两个轮廓
在计算机视觉领域，轮廓检测是一个重要的操作，可以帮助我们识别物体的边界。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它为图像处理提供了丰富的功能。本文将介绍如何在Java中使用OpenCV来检测图像中的两个轮廓，并附带示例代码。
## OpenCV环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的Java环境中已经安装了OpenCV库。可以通过以下步骤进行配置
1.目标理解什么叫做轮廓学习如何寻找轮廓以及可视化轮廓找出轮廓的不同特征，如面积、周长、质心、边框等将看到许多与轮廓相关的函数。2.什么叫做轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或者亮度。轮廓是形状分析和目标检测与识别的有效工具。为了获得更好的准确性，使用二值图像。因此，在找到轮廓之前，应用阈值或canny边缘检测。从OpenCV 3.2开始，findContou
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2023-10-19 15:20:04
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《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(九）1-3 查找并绘制轮廓、矩特性及Hu矩4. 轮廓拟合4.1 矩形包围框4.2 最小包围矩形框4.3 最小包围圆形4.4 最优拟合椭圆4.5 最优拟合直线4.6 最小外包三角形4.7 逼近多边形5. 凸包5.1 获取凸包5.2 凸缺陷5.3 几何学测试5.3.1 测试轮廓是否是凸形的5.3.2 点到轮廓的距离6-7 利用形状场景算法比较轮廓及
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2024-02-03 21:17:44
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二值图轮廓拟合边界矩形1 直边界矩形2 旋转边界矩形外接圆椭圆拟合直线拟合极点源代码参考 边界矩形1 直边界矩形一个直矩形（就是没有旋转的矩形）。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到。 （x，y）为矩形左上角的坐标，（w，h）是矩形的宽和高。x,y,w,h = cv2.boundingRect(array)2 旋转
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2024-03-20 09:07:40
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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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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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# 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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一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型： int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvC
Canny等边缘检测算可以根据求导等计算差异来检测边缘，但是无法将轮廓合成一个整体，轮廓发现是奖边缘像素合成轮廓。轮廓发现findContoursvoid findContours( InputOutputArray image, //输入图像8bit单通道二值化图像
OutputArrayOfArrays contours, //找到的轮廓 ve
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2024-05-23 22:34:30
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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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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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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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一. findCounters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。参数第一个参数是寻找轮廓的图像；第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）： cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP建立两个等
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2023-05-30 15:47:07
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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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在这个博文中，我将和大家探讨如何在 Python 中使用 OpenCV 检测轮廓中的矩形。在图像处理和计算机视觉领域，轮廓检测是一项常用的技术。检测和识别物体的形状如矩形，可以应用于形态学分析、目标识别等多个方向。
## 问题背景
在计算机视觉应用中，物体的轮廓检测常常用于分析图像中的形状。比如在工业自动化中，我们需要识别产品中的矩形部件，以确保其正常。此外，这种技术也被广泛应用于许多其他领域
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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目录一、前言二、轮廓检测与绘制函数解析三、fillContours+drawContours基本用法四、摄像头采集图像+边缘检测 一、前言在上一文中，绘制多边形最小外接矩形中用到了fillContours() 函数，它可以在二值图像中查找图像轮廓，本文结合fillContours和drawContours函数，讲解一下轮廓查找与绘制的过程。首先明确一下图像边缘并不代表图像轮廓，图像轮廓也不能全部
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2023-11-24 05:31:03
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