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，
转载
2024-01-05 23:15:46
535阅读
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
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
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
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
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
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
前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的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.
转载
2023-11-07 21:05:45
21阅读
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 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如
转载
2023-10-09 14:49:25
179阅读
OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤: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,
转载
2023-09-22 13:24:38
194阅读
接着上一个博客：关于 Python opencv 使用中的 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的绘制方法，进行轮廓的检测Opencv2 cv2.findContours 轮廓检测这个函数在图像处理里面是经常应用到的，记
转载
2023-11-28 01:18:46
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
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
轮廓检测有什么作用：
使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位。什么是轮廓：
当我们把物体边缘所有的点连接在一起可以获得轮廓。对于特定的轮廓是指那些具有相同颜色和亮度的边界点像素。
转载
2023-08-02 09:19:00
559阅读
轮廓矩形框查找一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCv中。可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓。（一）由于findContours()函数是在二值图像的基础上查找轮廓，所以我们需要对读取的彩色图形进行操作得到二值图像。blur(imageSource, image, Size(3, 3));
thresho
转载
2023-08-27 09:45:55
142阅读
一、查找轮廓查找一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中,可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓1.1寻找轮廓: findContours()函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。C++: void findcontours (InputoutputArray image, Output
转载
2023-11-26 11:51:14
179阅读
我们在提取了轮廓之后我们最想做的就是把它画出来，人们还是愿意相信可以看见的东西这个时候就将他们打印出来就可以了，提取的特征一般放在vector里//获取轮廓：
findContours(image, //图像
contours, //轮廓点
//包含图像拓扑结构的信息（可选参数，这里没有选）
CV_RETR_EXTERNAL
转载
2024-01-05 20:12:36
94阅读
1，简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点，直线，矩阵，圆，椭圆，多边形等等。 下面学习一下 opencv对像素点的定义。图像的一个像素点有1或3个值，对灰度图像有一个灰度值，对彩色图像有3个值组
转载
2023-05-23 19:28:39
428阅读
简 介： 本文介绍了利用OpenCV和Python编程来计算形状轮廓的中心点。当然后面还会继续给出如何通过轮廓来分辨物体形状种类，以及对于各自的颜色进行标准。关键词： OpenCV，contours，中心点
§01 寻找轮廓的中心今天在图像处理中需要用到OpenCV的轮廓中心，在 OpenCV center of contour 中看到了给定的方法。将其总结如下，便于以后的应用
转载
2023-12-11 15:22:31
167阅读
