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 -*-
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Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
OpenCV 中的轮廓✏️问：什么是轮廓？ ?️答：轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形，相对于边缘，轮廓是连续的，边缘并不全部连续。✏️问：如何寻找轮廓？ ?️答：寻找轮廓的操作一般用于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图
PS：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。
寻找轮
17.OpenCV的图像轮廓——轮廓特征 文章目录前言一、轮廓的矩二、轮廓的面积三、轮廓的长度四、轮廓的近似多边形五、轮廓的凸包六、轮廓的直边界矩形七、轮廓的旋转矩形八、轮廓的最小外包圆九、轮廓的拟合椭圆十、轮廓的拟合直线十一、轮廓的最小外包三角形十二、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
凸包基本概念凸包(Convex Hull)是一个计算机几何图形学中的概念, 简单来说, 给定二维平面点集, 凸包就是能够将最外层的点连接起来构成的凸多边形, 它能够包含点集中所有的点。物体的凸包检测场应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。寻找凸包—convexHull()函数原型points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vectorhull: 函数调用后找到的凸包clock
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
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
1、特征矩 特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。 函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典： import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('star.jpg',0) ret,thresh = cv.t
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2020-06-19 11:42:00
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我们在提取了轮廓之后我们最想做的就是把它画出来，人们还是愿意相信可以看见的东西这个时候就将他们打印出来就可以了，提取的特征一般放在vector里//获取轮廓：
findContours(image, //图像
contours, //轮廓点
//包含图像拓扑结构的信息（可选参数，这里没有选）
CV_RETR_EXTERNAL
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
http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0
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2016-11-25 14:33:00
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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。• 你会学到很多
原创
2022-08-18 17:52:38
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# Python提取图片轮廓特征
在图像处理领域，提取图片轮廓特征是一项非常重要的任务。图片轮廓特征可以帮助我们识别物体、边界和形状，从而实现图像分类、匹配和检索等应用。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的图像处理库，如OpenCV和Pillow，可以帮助我们轻松地提取图片轮廓特征。
## 图片轮廓特征提取方法
在Python中，我们可以使用OpenCV库来提取图片的轮廓特征。下
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
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/
图像轮廓 文章目录图像轮廓1.图像轮廓绘制原理和流程2.contours和hierarchy含义2.1contours参数解析2.2 hierarchy参数解析(1) 结构剖析(2) 举例说明(3) 举例说明的原图2.3测试代码2.4测试结果展示3.函数原型3.1 findContours3.2 drawContours()4.使用方法5.参考文献 1.图像轮廓绘制原理和流程图像轮廓轮廓识别和绘制
1.轮廓边界框物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取，常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数，函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似；函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形，函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮廓最小圆；函数minAreaRect表示
轮廓特征
原创
2022-06-21 11:13:40
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OpenCVSharp入门教程 特征提取②——FindContours寻找轮廓，轮廓提取。
原创
2023-04-21 16:29:47
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在上一个教程中，我们讲到了轮廓的查找以及绘制，但是只掌握这些还是远远不够的，我们经常需要一些更加复杂的操作，本次教程我们将谈谈关于轮廓的特征。图像的矩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(数据描述量)来描述整个图像，这组数据月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，图像识别技术的发展中，不断有新的描述图像特征提出，而图像不变矩就是其中一个。从图
目标在本文中，我们将学习如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。您将看到大量与轮廓有关的功能。1.特征矩特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：```importnumpyasnpimportcv2ascvimg=cv.imread('star.jpg'
原创
2021-01-06 22:56:45
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