Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm12.2 绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(
image,
contours,
contourIdx,
color[,
thickness[
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2023-08-02 15:29:48
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1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数： cv2.findContours()， cv2.drawContours() 1.1 什么是轮廓 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。轮廓在形状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
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2023-09-27 11:33:37
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引言 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们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，我们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。
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2023-10-19 09:03:29
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等值面（线） 抽取轮廓的操作对象是标量数据。其思想是：将数据集中标量值等于某一指定恒量值的部分提取出来。对于3D的数据集而言，产生的是一个等值面；对于2D的数据集而言，产生的是一个等值线。其典型的应用有气象图中的等温线、地形图中的等高线。对于医学数据而言，不同的标量值代表的是人体的不同部分，因而可以分别提
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2023-08-21 16:41:22
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问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
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2023-08-02 18:23:08
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对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
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2023-09-13 08:00:56
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function shili13h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例13');[th,r]=meshgrid((0:10:360)*pi/180,0:0.05:1);[x,y]=pol2cart(th,r);z=x+i*a.
原创
2021-09-28 14:52:44
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文章目录处理图片：代码：clearclcX1=imread('Pic1_3.bmp');figuresubplot(131)imshow(X1)subplot(132)imhist(X1)XX
原创
2022-06-09 00:21:08
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clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'%%%参数初始化%初始图像名称I = double(imread('Test_Image\hand.jpg'));%
原创
2022-10-10 15:34:05
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#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<o
原创
2022-05-23 16:47:35
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【目标】提取图像中的目标轮廓 【寻找轮廓】 findContours(InputOutputArray二值图, 点类型的contours, int mode, int method, Point offset=Point())； 或 findContours(InputOutputArray二值图,
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2016-11-07 20:58:00
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
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2024-01-09 19:36:03
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轮廓检测图像处理中经常用到轮廓检测,OpenCV-python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,1
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2023-09-16 15:40:17
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Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
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2024-04-24 22:53:56
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热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。 &
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2024-02-28 21:55:38
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opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
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2023-08-13 10:07:08
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轮廓检测指的是将图像中物体的边界提取出来并在图中用封闭的曲线描绘出来。相比于边缘检测，轮廓检测所提取的曲线一定是封闭的，并且提取的均为目标的边界，边缘检测注重的是图像中灰度变化剧烈的区域，不一定是边界。在opencv中使用cv2.findcontours()提取轮廓，cv2.drawcontours()绘制轮廓。低版本opencv中的findcontours函数返回三个值，图像、轮廓列表以及轮廓层
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2023-08-21 22:37:00
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轮廓指的是将连续的点连接在一起的曲线，具有相同的灰度值或颜色，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或灰度值的曲线寻找轮廓应该用二值图，这样更明显findcontours会改变原图，应该用copyto保存原图查找轮廓应该是在黑色背景中找到白色物体一：轮廓查找函数findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,int m
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2023-09-26 16:16:57
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一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边缘检测采用双阈值值法，高阈值用来检测图像中重要的
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2024-05-09 08:15:37
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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
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2024-03-02 11:01:38
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