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
目录一、轮廓绘制作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓绘制作用用于图形分析和处理:轮廓是图像中物体边界描绘,通过绘制轮廓,我们可以更好地分析和理解图像中物体和形状。例如,轮廓可用于识别和区分不同对象、测量物体面积和周长等。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
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
转载 2024-04-27 10:28:29
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一、OpenCV轮廓 图像上半部分是一张白色背景上测试图像,包含了一系列标记 A 到 E区域。寻找到轮廓被标记为 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 寻找轮廓主要函数是 cv::
转载 2024-08-29 16:09:38
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轮廓特征目标查找轮廓不同特征,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   图像矩可以帮助我们计算图像质心,面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。   函数 cv2.moments() 会将计算得到矩以一个字典形式返回。如下:# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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"
转载 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所有连续点(沿边界)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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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,我们对轮廓常用操作有识别和处理,另外相关还有多种对轮廓处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等。
 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位置。还有一些情况,一个形状在另外一个形状内部。这种情况下我们称外部形状为父,内部形状为子。按照这种方式分类,一副图像中所有轮廓之间就建立父子关系。  让我们来看一个简单例子: 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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/* 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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把检测出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内存。内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小内存块组成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
18.OpenCV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直线,其基本格式如下:lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, thresho
一个轮廓一般对应一系列点, 也就是图像中一条曲线。其表示方法可能根据不同情况而有所不同。 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, &nbsp
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
1-3 查找并绘制轮廓、矩特性及Hu矩4-5 轮廓拟合及凸包6. 利用形状场景算法比较轮廓6.1 计算形状场景距离6.2 计算Hausdorff距离7. 轮廓特征值7.1 宽高比7.2 Extend7.3 Solidity7.4 等效直径(Equivalent Diameter)7.5 方向7.6 掩模和像素点7.7 最大值和最小值及它们位置7.8 平均颜色及平均灰度7.9 极点 1-3 查找
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()轮廓可以简单认为成将连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同 颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体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 边界检测。 • 查找轮廓函数会修改原始图像。如
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接着上一个博客:关于 Python opencv 使用中 ValueError: too many values to unpack()介绍cv2.findContours函数在opencv2和opencv3中区别以及应用。cv2.findContours函数是一个图像轮廓绘制方法,进行轮廓检测Opencv2 cv2.findContours 轮廓检测这个函数在图像处理里面是经常应用到,记
OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓一般步骤:1、读取图像image = cv2.imread('image_path')2、将原图转化为灰度图像image_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)3、将灰度图像进行二值化阈值处理# 这里将阈值设置为127为例,最大阈值为255 t, binary = cv.threshold(image_gray,
前言轮廓检测是传统视觉中非常常用功能,这里简单记录一下opencv轮廓检测算法使用方法,至于理论,后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化,所以轮廓检测包含如下步骤:载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下:img =cv2.imread("blackBG.jpg") # grayscale # https://docs.opencv.org/4.
截至到本次教程,我们已经基本掌握了OpenCV常用一些功能,实际上已经可以处理很多问题了,故从本教程开始,示例代码将编写为一个固定函数,以便调用,另外将不再给出完整代码,比如导入库将不再另行贴出,一些基本代码也不再贴出,只贴出核心部分,我会将核心部分整理为一个方便调用函数。我们在前面讨论了轮廓特征以及属性,今天我们将综合之前学内容讨论轮廓高级功能。凸缺陷对象上任何凹陷都被称为凸缺陷,
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