# 使用OpenCV查找图像轮廓的Python教程
在计算机视觉中，识别物体的轮廓是一项重要的任务。轮廓可以帮助我们理解物体的形状和大小。Python的OpenCV库为图像处理提供了强大的工具。在本文中，我们将学习如何使用OpenCV查找图像的轮廓，并通过代码示例来演示该过程。
## 什么是轮廓？
轮廓是图像中具有相同灰度值或颜色区域的边界。通常情况下，轮廓可以用来表示一个物体的形状。通过检
原创
2024-09-18 07:26:01
42阅读
一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold 函数，但threshold 的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情况下图片中不同区域的阈值是不一样的。这样
转载
2024-02-27 12:47:52
42阅读
本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 我们以下图作为示例： 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像 ...
转载
2021-06-07 23:26:00
661阅读
2评论
入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓，绘制轮廓等你会看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始，findCon
转载
2024-02-08 03:38:33
89阅读
索引目录1.轮廓的属性2.轮廓查找并绘制3.轮廓分析3.1 常用API函数3.2 DEMO4.轮廓匹配4.1 矩与Hu矩匹配4.2 形状场景算法比较轮廓4.2.1 形状场景距离提取4.2.2 Hausdorff距离提取参考 1.轮廓的属性二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下：轮廓面
转载
2023-11-25 09:22:37
46阅读
一，利用面积对轮廓进行筛选注意这种面积筛选有一个弊端就是比如有两个轮廓，A轮廓为500B轮廓为300当面积设置为 area<400时就可以筛选出面积小于300的所有轮廓反之大于300的轮廓 如果有两个圆轮廓一大一小，可能就只能保留一个了如果知道这两个形状的轮廓面积，或许可以利用 逻辑与 进行筛选。效果图//圆心
#include<iostream>
#include&
转载
2024-02-03 22:45:55
133阅读
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 { 10 Mat src = imread("test.jpg");11
转载
2018-09-23 12:36:00
258阅读
## 用 OpenCV 和 Python 在复杂环境中查找轮廓
在计算机视觉领域，轮廓检测是图像处理中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并分析图像中的对象。在复杂环境中，轮廓检测可能面临光照变化、杂乱背景或形状不规则等挑战。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 来解决这些问题，并提供一个代码示例。
### 简介
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，能够处理各种图像
canny之类边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但是并没有将轮廓作为一个整体。所以，这一章主要学习的是边缘像素组成轮廓。
原创
2023-02-14 16:40:41
222阅读
计算矩的目的从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。矩的计算：moments 函数moments 函数可以很方便的计算出
文章目录轮廓查找cv2.findContourscv2.drawContours示例对象测量cv2.contourAreacv2.arcLengthcv2.boundingRectcv2.moments示例 轮廓查找cv2.findContours在二值图像中查找轮廓findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]
转载
2024-03-15 09:40:25
165阅读
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"
转载
2023-06-30 23:56:28
421阅读
！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：
《访问Mat图像中每个像素的值》）
IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析（来自OpenCV中文网站：http://www.
转载
2024-01-05 16:57:27
34阅读
什么是轮廓找轮廓、绘制轮廓等1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色和灰度。轮廓在形态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边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话，应该把原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物
转载
2023-06-23 20:57:40
475阅读
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
转载
2023-10-26 13:40:22
152阅读
OpenCV Python 轮廓层次【目标】学习轮廓的层次关系在前几个课程里面，学习了 cv2.findContours() 函数, 传递了参数 Contour Retrieval Mode . 通常是 cv.RETR_LIST or cv.RETR_TREE 工作的很好，但是他们是什么意思呢？hierarchy 到底是什么呢？ 在某些情况下，有些形状是在其他形状内部，就像层级一样。我们称上层的为
转载
2023-12-07 22:56:05
102阅读
1.寻找轮廓apivoid cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()各个参数详解如下：Image表示输入图像，必须是二值图像，二值图像可以threshold输出、
转载
2024-06-10 07:36:46
61阅读
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
转载
2024-03-03 10:11:58
58阅读
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
转载
2023-11-13 15:28:06
62阅读
轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。 import cv2
#读入图片
img = cv2.imread("1.png")
# 必须先转化成灰度图
转载
2023-06-19 17:14:54
210阅读
