各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
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2023-11-02 09:29:49
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代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
使用Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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findContours函数参数说明及相关函数findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像i
OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
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轮廓仪是一款检测物体轮廓要素的仪器，该仪器有两种类型，接触式与非接触式，今日小编就带你们来了解一下接触式与非接触式轮廓仪吧。 接触式轮廓仪接触式轮廓仪是通过将待测物体的表面滑过测针以获取表面轮廓参数，例如角度处理(坐标角，Y坐标的角度，两线之间的角度)，圆的处理(圆弧半径，圆心到圆心距离，圆心到直线的距离，交点到圆心的距离，直线到切点的距离)，点线处理(两条线的交点，交点到直线的距离，交点和交点之
CAP通常被称为“累积精度曲线”，用于分类模型的性能评估。它有助于我们理解和总结分类模型的鲁棒性。为了直观地显示这一点，我们在图中绘制了三条不同的曲线：一个随机的曲线（random）通过使用随机森林分类器获得的曲线（forest）理论上完美的曲线（perfect）案例分析加载数据集import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib
图像轮廓用来描述图像中连续的点，它们有同样的颜色和灰度级。为了更精确地进行检测，在查找轮廓前需要先将图像做二值化处理或者使用canny边沿检测。在OpenCV中轮廓检测只查找白色目标，黑色背景会被忽略。1、查找轮廓 findContours()contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,of
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2023-08-31 21:33:40
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# Python散点的外轮廓实现方法
## 简介
在数据可视化中，经常需要绘制散点图来展示数据的分布情况。而有时候，我们希望突出散点图中的外轮廓，以便更好地理解数据的分布特点。本文将教会你如何使用Python实现散点的外轮廓效果。
## 实现步骤
下面是实现散点的外轮廓的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 生成散点
原创
2023-12-30 06:50:32
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目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码 一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.draw
你好！这里是风筝的博客，欢迎和我一起交流。最近在弄车牌识别这个项目，对于机器视觉有些了解的人都知道，这个东西算是比较成熟了，在书里也有代码。 网上能找到的资料也比较多，所及借着这个机会在ARM开发板上实现以下车牌识别。 反正对于神经网络这些什么的我是不知道了，所以代码也是网上借鉴了的，我稍微整理注释了下。 先放下移植opencv的步骤：移植opencv到嵌入式arm详细过程 第一步做的就是车牌提取
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2024-09-25 08:37:35
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# Python中图像外轮廓提取
在图像处理领域，图像轮廓是指图像中物体的边界线。图像外轮廓提取是一种常见的图像处理任务，它可以帮助我们识别物体、分割图像等应用。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们实现图像外轮廓的提取。
## 图像外轮廓提取原理
图像外轮廓提取的主要原理是通过边缘检测算法找到图像中的边缘，然后根据这些边缘的连接关系
原创
2024-06-26 05:32:00
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http://www.cnblogs.com/LO-ME/p/3587880.html一、CSS控制边界1、内边距 padding（内边距也叫内填充） padding-bottom 长度/百分比 元件下端边线的空隙 padding-left 长度/百分比 元件左端边线的空隙 padding-right 长度/百分比 元件右端边线的空隙 padding-top 长度/百分比 元件上端边线的
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2017-09-27 09:57:54
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先上爬取结果：https://github.com/aa3222119/MLprocess/tree/master/papapa/imgs_可以直接食用代码：一点也不6，方便以后找函数，很大面积都是字符串变量，绕过看：import requests,time,re,random,os
from bs4 import BeautifulSoup
piduan_1 = """我的手机 19:38
目标在本章中，我们将学习凸性缺陷以及如何找到它们查找点到多边形的最短距离匹配不同的形状理论和代码1. 凸性缺陷我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defect
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2024-06-20 06:08:28
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# Java经纬度面外轮廓的分析
## 引言
随着地理信息技术的发展，Java在处理地理数据方面变得越来越重要，尤其在经纬度的处理与可视化方面。本文将探讨如何通过Java处理经纬度数据，并生成相应的面外轮廓，包括代码示例和相关图表。
## 经纬度的概念
经纬度是地球表面点的位置坐标系统。经度是指东、西方向的角度，纬度是指南、北方向的角度。随着地理信息系统（GIS）的广泛使用，处理经纬度数据
原创
2024-08-07 10:00:00
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众所周知,moba中的每个英雄都有一套自己的技能的攻击范围方式，有如廉颇一样的圆形范围，有火舞一样的直线范围，吕布的扇形方天戟范围，还有牛魔大招时的矩形范围等等 一些技能是通过物理的碰撞检测来判断的，物理检测的诟病就在于开销过大,一般的,不会在游戏中使用物理碰撞来实现范围伤害.那么用什么呢? 大多数是通过范围来检测的。所以在能考虑不用物理来检测的情况下,开发者更倾向来自己通过算法模拟实现.此篇和各
图片来自网络摄影｜网络#1 寻找点集的边界意义自动驾驶碰撞检测中，对于其他交通参与者可以使用bounding_box的方式表示（类似于图像视觉中使用一个 [盒子] 将对象框起来）。不同的障碍物占用的区域就是轨迹的不可行区域，对于激光雷达这类感知系统，形成的是一系列点云。那么点集如何描述生成最优的边界呢？本文介绍一下三种常见的方式。 三种不同的点集边界生成方式#2&nb
