1、轮廓发现(或提取)findContours(
InputOutputArray binImg, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierachy, int mode, int method, Point offset=Point()
)
参数解释:
第一个参数 binImg:输入8bit图像,0值像素值不变,非0的像素看成1;
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2023-11-27 10:49:05
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轮廓一般对应一系列点包围了一个区域(也就是图像中一条曲线),它将一些列边界包围起来,形成的一个区域。 先通过滤波、阈值化的操作,然后寻找轮廓,定位到识别的物体的区域,这样可以将区域标记出来。findContours() 函数从二值图像中查找轮廓。void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArr
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2024-05-21 21:07:06
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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
const char* inputImage = "rice.tif";
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2024-06-20 06:09:17
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文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义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。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
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2024-05-15 11:07:53
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第一个函数void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)该函数的功能是将轮廓做多边形近似。官方文档给出的实例链接为http://code.ros.org/svn/opencv/trunk/opencv/samples/
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2024-03-22 08:54:08
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目标 查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界框等,这些特征在未来的图像识别中,会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取,简单描述即为用一组简单的数据(图像描述量)来描述整个图像,这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年,不断有新的特征提出,而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量,c为常数,k为正整数。则量E[(
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2024-05-27 15:40:53
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一、概述 案例:使用OpenCV的findContours发现轮廓并根据轮廓的面积过滤轮廓。 发现轮廓函数:发现轮廓:
findContours(
InputOutputArray binImg, // 输入图像,非0的像素被看成1,0的像素值保持不变,8-bit
OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象
OutputArray, hierac
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2024-06-26 06:38:36
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-08-20 09:42:04
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查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界等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.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回, 我们的测试图像如下: 例程如下:# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltim
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2024-02-29 15:07:57
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前几天同事突然问我九点标定的几个函数名称,然后我才想起来还有这个重要的技能没有说,因此本篇会详细介绍一下九点标定法。(九点:指有序排列的九个特征点,一般为圆点或者十字)九点标定的作用:1.求解x和y方向的分辨率2.求解图像坐标到xx坐标的仿射变换矩阵(PS:关于仿射变换和透视变换的一般理解,仿射变换:一个矩形到另一个矩形的变换过程,透视变换:一个矩形到另一个不规则矩形的变换过程(不规则可以理解为有
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2024-03-28 07:30:20
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一、函数findContours() 功能:在二值图像中寻找轮廓 结构:void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point()) image :输入的 8-比特、单通道图像. 非
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2024-07-09 06:24:43
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int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,int header_size=sizeof(CvContour),int mode=CV_RETR_LIST,intint cvFindContours( CvArr* image, CvMemStora
# Java OpenCV 中处理未闭合轮廓点的问题
在计算机视觉中,轮廓提取是一个重要的步骤,而在实际应用中,提取的轮廓可能出现未闭合的情况。这篇文章将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 处理未闭合的轮廓点,并提供一个示例代码,帮助读者理解相关概念。
## 轮廓概述
在 OpenCV 中,轮廓是一组相连的像素边界,通常用于识别和分析物体的形状。使用 `findContours()`
opencv轮廓高级应用(轮廓匹配,几何直方图)
作者:zhliang
OpenCv轮廓高级应用(轮廓匹配,几何直方图) 最近再次用到了opencv轮廓,在这里结合作者冰山一角的博客()以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog,遗憾的是代码是OpenCV1.0写的,等有时间再用2.4.2改写一篇。 &
KMP算法百度百科KMP算法要解决的问题就是在字符串(也叫主串)中的模式(pattern)定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字(接下来称它为P),如果它在一个主串(接下来称为T)中出现,就返回它的具体位置,否则返回-1(常用手段)。首先,对于这个问题有一个很单纯的想法:从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位。这有什么难的?我们
理论作为OpenCV的狂热者,关于ORB的最重要的事情是它来自“ OpenCV Labs”。该算法由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige和Gary R. Bradski在其论文《ORB:SIFT或SURF的有效替代方案》中提出。2011年,正如标题所述,它是计算中SIFT和SURF的良好替代方案成本,匹配性能以及主要是专利。是的,SIFT和SURF已获
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2024-09-09 15:28:09
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15.OpenCV的图像轮廓——查找轮廓 文章目录前言一、查找轮廓1、cv2.findContours()函数返回结果2、轮廓层次3、轮廓的检索模式4、轮廓的近似方法二、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线,它可以用于形状分析以及对象检测和识别。一、查找轮廓 cv2.findContours()函数用于从二值图像中查找图
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2023-11-10 09:04:18
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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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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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