知识要点1. 分水岭算法涉及API:(前景物体从背景中分离)distanceTransform () # 计算img中非零值到距离它最近的0值之间的距离connectedComponents() # 求连通域, 用0标记图像的背景，用大于0的整数标记其他对象watershed(image, markers)# 执行分水岭法2. GrabCut (交互式区分前景背景), 通过交
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2024-03-28 10:58:13
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实战篇：粘连物体分割——利用角点检测、定ROI区域、透视变换、几何分割实现瓶盖分割计数一、背景二、思路三、代码四、效果五、声明 一、背景 在去年学习opencv的过程当中，做过一张瓶盖分割的练习。目的就是为了分割出每个瓶盖，当时想着，除了霍夫圆检测思路之外，能不能根据相连瓶盖的特征进行分割呢?于是便想到了根据角点检测其相连位置，然后在相连位置之间画一根线进行切除。是不是想法很单纯，觉得很好
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2024-05-02 22:01:20
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。目标基于VS2017(对应VC15)编译最新版OpenCPN的 debug和 realease版本。参考资料OpenCPN GithubOpenCPN Manuals - Compiling on WindowsOpenCPN Manuals - Compile 2015 VS Community Workflow下载汇总Visual Studio Community 2017 (version
初衷最近比较闲，跟同学聊天讲到他的课题：医学图像分割，提取左心室区域。我就好奇要了原始图片，发现超声图像果然比红外图像分辨率低，他指给我左心室所在区域。思路拿到这张图第一眼，脑海里蹦出无数个小想法：感兴趣区域为一个扇形，所以首先制作掩模；这种灰度分级模糊的图像，若想分类，可以试试Kmeans，或者直接用阈值分割；后续可以分析特征，通过边界跟踪一类得到。具体流程1、原图通过k_means二分类，并得
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2024-04-26 15:01:32
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core - a compact module defining basic data structures, including the dense multi-dimensional array Mat and basic functions used by all other modules.core模块：基本数据类型的定义，包括多维数组Mat和在其他所有模块中用到的基本函数imgproc
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2024-09-04 09:51:05
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title: 轮廓特征学习轮廓特征学习import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread(r'C:\Users\admin\Desktop\test_picture\maomao.jpg', 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 127, 255, 0)
'''
def findContours(image, m
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2024-03-24 11:03:38
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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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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OpenCV4.1.0在Linux环境下的下载安装看这里：OpenCV（一）————OpenCV概述与(Linux)环境搭建 搞了快一整天了，总算是可以运行程序了。OpenCV安装好之后就要开始实战前的准备了，在CLion上开始配置环境。没有下载CLion的，先下载安装一下。随便搜个博客参考就行。配置步骤：1.打开CL,点击File>New Project，新建C++项目untit
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2024-04-29 23:09:18
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一、什么是层次结构通常我们使用函数cv.findContours（）在图片中查找一个对象。有时对象可能位于不同的位置。还有一些情况，一个形状在另外一个形状的内部。这种情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一副图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。 让我们来看一个简单的例子： 在这个图中，我给这几个形状编号为0-5，2和2a分别代表最
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2023-11-02 10:42:23
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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把检测出的边缘像素组装成轮廓 —— cvFindContoursOpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存。内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表内存储器可以通过四个函数访问 ： cvCreateMemStorage（创建一个内存存储器，0采用默认大小） cvReleaseMemStorage&nb
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2024-05-15 10:38:44
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18.OpenCV的图像轮廓——霍夫变换 文章目录前言一、霍夫直线变换二、概率霍夫直线变换三、霍夫圆变换四、OpenCV-Python资源下载总结 前言 霍夫变换用于在图像中查找直线和圆等形状。一、霍夫直线变换 cv2.HoughLines()函数利用霍夫变换算法检测图像中的直线，其基本格式如下：lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, thresho
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2024-05-02 21:33:29
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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,  
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2024-04-27 22:59:34
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1.特征矩主要使用cv.moments()函数来实现。cv.moments ( InputArray array, bool binaryImage = false )参数如下：array：输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2fbinaryImage：默认值是false，如果为true
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2024-04-29 22:49:28
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