#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/2.png", 0); cv:
原创
2022-01-25 14:14:38
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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
边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。OpenCV提供了查找图像轮廓的函数cv2.findContours（），该函数能够查找图像内的轮廓信息，而函数cv2.drawContours（）能够将轮廓绘制出来。图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息，通过对图像轮廓的操作，我们能够获取目标图像的大小、位置、方向
Python OpenCV 轮廓特征1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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
图像矩描述了图像的全局特征
一阶矩与形状有关
二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度
三阶矩是关于平均值的对称性测量
由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩，不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转的不变性
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2018-09-23 15:28:00
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轮廓：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。在opencv中，提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合(指多个有序的点集)，函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，一般使用Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。寻找轮廓的API函数：findContours(image,vector&g
CvSeq *GetAreaMaxContour(CvSeq *contour) {//在给定的contour中找到面积最大的一个轮廓，并返回指向该轮廓的指针 double contour_area_temp=0,contour_area_max=0; CvSeq * area_max_contour = 0 ;//指向面积最大的轮廓 CvSeq* c=0; //printf( "Total Contours Detected: %d/n", Nc ); for(c=contour; c!=NULL; c=c->h_next ) {//寻找面积最大的轮廓，即循环结束时
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2013-04-03 20:22:00
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边缘i检测虽然能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。图像轮廓可以将边缘连接起来形成一个整体，其中包括目标的大小、位置、方向等信息。1. 查找轮廓：findContours()格式：contours, hierarchy = findCountours ( image, mode, method )返回值 contours：找到的轮廓contours下面包括若干个contours[i], 每个cont
## Java OpenCV获取轮廓面积
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库。它包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。其中一个常见的应用是获取图像中物体的轮廓，并计算轮廓的面积。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库获取轮廓的面积，并提供具体的代码示例。
### 准备工作
首先，确保你已经安装了Java开发环境和OpenCV库。如果你还没有安装OpenCV库
【从零学校OpenCV 4】计算轮廓面积与长度
原创
2021-07-19 15:17:34
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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()函数从二值图像查找轮廓findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓
◆ findContours() [1/2]void cv::findContours(InputArray image,  
# 单个轮廓检测面积中心的 Python 实现
在计算机视觉和图像处理领域，轮廓检测是一个非常重要的任务。轮廓不仅能帮助我们识别和提取物体，还能提供物体形状和面积等重要信息。在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 和 OpenCV 库来检测图像中的单个轮廓，并计算其面积和中心点。
## 轮廓检测概述
轮廓是图像中物体边缘的集合，表示二值图像中的边界。例如，对于一个黑色圆形物体，轮廓将
⚠️由于自己的拖延症，3.4.3翻到一半，OpenCV发布了4.0.0了正式版，所以接下来是按照4.0.0翻译的。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Contours in OpenCV，附原文。这篇比较特殊，有多个小节组成，我把它们合在一起了。轮廓：入门目标理解什么是轮廓。学会找到轮廓，画出轮廓等等。你会看到这些函数：cv.findContours()，cv.drawContours()什么是轮廓？
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(CvCon
使用OpenCV也有一段时间了，中间遇到了不少问题。一般都是到网络上找答案或者自己试验，现在把这些经验好好整理下，方便自己查找也方便同行参考。最新更新日期：2009.09.26一、轮廓(Contour)1.cvDrawContours()可以填充轮廓内部。cvDrawContours(gray, contour,cvScalar(255,255,255,0),cvScalar(255,255,25
findContours：找到图像中轮廓approxPolyDP：对多边形曲线做近似boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓createTrackbar(" Threshold:", "Source", &thresh, max_thres
# 使用Python获取图像轮廓的面积并排序
在图像处理和计算机视觉领域，获取图像的轮廓、计算其面积，然后对轮廓按照面积进行排序是常见的需求。本文将引导您完成这一过程，包括整套的实现流程和需要使用的代码。
## 实现流程
在实现轮廓获取和面积排序的整个过程中，主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
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一、轮廓outline绘制于元素周围的一条线，位于边框边缘外围。属性规定元素轮廓的样式、颜色、宽度。outline-width轮廓宽度，属性：thin细轮廓、medium中等（默认值）、thick粗轮廓、inherit规定从父级继承、length可以规定大小pxoutline-style轮廓样式，属性：none无(默认值)、dotted点状、dashed虚线、solid实线、double双线、gr
计算三角形的面积,包括对三角形边长是否有效的判断
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2023-06-07 10:55:02
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Description 呆子是一个很聪明的人但也是一个很粗心的人，因此常常会丢三落四。一次老师给呆子留了一个很简单的题目，已知平面上一平行四边形的四个顶点，求这个平行四边形的面积。但粗心的呆子却只记了三个点的坐标，因此呆子现在和郁闷。你现在能帮助呆子计算一下老师留...
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2018-01-13 15:21:00
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