Learning Opencv 3 —— 十四章 轮廓匹配MomentsMoments 是一种轮廓、图像和点的高层次特征，计算方式如下其能够理解为对图像中每个像素点的加权和，如果 ，即 ，则每个像素点的权重都是 1。如果对于一幅二值图像（像素值不是 1 就是 0），那么 就是非零像素值的面积。如果一个轮廓，那么 就是轮廓的长度。同理，
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2024-01-05 23:15:46
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在计算机视觉领域，轮廓检测是图像处理中的一种重要技术。而在使用Python和OpenCV进行轮廓检测时，往往需要对图像进行对比度增强，以便准确提取出目标物体的边界。本文将从技术演进、性能指标、功能特性等多个维度，深入探讨如何在Python OpenCV中实现轮廓检测与对比度增强的结合。
### 背景定位
在许多实际应用场景中，如无人驾驶、机器视觉、医学影像等，轮廓检测用于识别和提取物体的形状和
/*
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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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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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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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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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、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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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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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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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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一个半透明的水母. 注意轮廓处逐渐增加的不透明度。 本章介绍了表面法线向量的变换。本章假设读者熟悉章节“透明度”中讨论的alpha混合以及章节“世界空间中的着色器编写”中讨论的着色器属性。本章的目标就是为了达到以上照片中的效果：半透明物体的轮廓往往比物体的其余部分更不透明。这样增加了即使没有光照的三维形状的印象。事实证明，转换法线是获得这种效果的关键。光滑表面的轮廓在一小块表面上的表面法线向量(
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2023-07-30 16:59:31
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引言：数字图像处理中，检测图像中的局部特征信息是比较重要的一部分，因为我们有时候并不是对整张图像都感兴趣，只是想要提取到图像中的一部分信息，比如车牌识别，对于整张图像来说，我们感兴趣的是只是车牌这一部分，其他的信息都是多余的。所以，有没有什么办法能够帮助我们实现提取局部信息的方法呢，opencv库中封装好了一些方法，我们只需要调用这些方法就可以实现我们的目的。我们还是先讲函数的意思，然后加以实践来
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2023-11-14 09:14:13
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。你将看到以下功能：cv.findContours()，cv.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，请使用二进制图像。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
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2023-11-13 15:28:06
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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
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2024-07-31 12:21:18
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓 opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985. 函数对应的参数如下：c
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2023-07-23 22:36:05
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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目录1.cv2.boundingRect()2.cv2.minAreaRect()3. cv2.minEnclosingCircle()4.cv2.fitEllipse() 5.cv2.fitLine() 在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。OpenCV提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。1.cv2.boundingRect()能够返回包
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2024-03-15 14:23:38
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凸包(Convex Hull)是一个计算几何中常见的概念，简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有点，理解物体形状轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。很多复杂物体的性能能被这种缺陷表示出来 #一、寻找轮廓：findContours()函数 一个轮廓一般对应着一系列的点，也就是图像中的一条曲线，在OpenCV中，可以
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2024-08-09 10:40:33
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1.概述在这篇文章中介绍如何使用findContours()函数寻找图像中物体的轮廓，在OpenCV中没有给出findCountours()函数的原理，如果想了解查找轮廓原理，可以翻**墙出去Google”Topological structural analysis of digitized binary images by border following”,这里就不一一翻译了.2.APIop
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2024-03-03 10:11:58
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