有视频版本，可以去上面链接看英文版，也可以去B站关注【周旋学opencv】看我搬运的加了中英双字幕的版本。下面是正文。了解眼的构造 在进入图像处理的细节之前，让我们稍微研究一下眼睛，让我们想想有什么可能的解决方案。在下面的图片中我们看到一只眼睛。眼睛由三个主要部分组成:瞳孔——中间的黑色圆圈虹膜——更大的圆圈，不同的人可以有不同的颜色巩膜——它总是白色的现在我们来编写第一部分的代码，在第
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2024-06-10 07:32:44
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/*功能：实现对眼睛、脸部的跟踪。版本号：1.0 时间：2014 nclude #include #include using namespace std;using namespace cv;void detectEyeAndF...
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2015-09-18 20:30:00
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代码分析（很久之前写的，排版有点乱，有时间再更新）Main函数中face_cascade用于实现人脸捕获，之后是窗口命名。通过CvCapture将摄像头捕获到的图像传入frame，然后对frame进行分析进入detectAndDisplayframe是总的图像.Faces是在frame基础上得到的人脸区域，vector<Rect>型通过split函数将frame通道分开，并且取R通道作
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2024-02-29 11:26:52
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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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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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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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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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/*
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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1、基于图片的人脸、人眼检测 原理： OpenCV利用样本的Haar特征进行分类器训练，得到级联boosted分类器（CascadeClassification）,可以检测图片中的眼睛（还支持的有人脸、嘴、鼻子、身体）。2. 我用时vs2015+opencv310（看了一下opencv3.4.1，人脸检测分类器是没有更新的）。//#include "stdafx.h"
#include "open
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2024-03-14 06:59:38
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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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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,
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2023-09-22 13:24:38
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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
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2023-11-28 01:18:46
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《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记计算轮廓时，可能不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，Opencv中提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。 轮廓拟合1. 矩形包围框 cv2.boundingRect()2. 最小包围矩形框 cv2.minAreaRect()3. 最小包围圆形 cv2.minEnclosingCircle()4. 最优拟合椭圆 cv2.fitEl
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2024-04-29 15:52:56
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Python OpenCV 轮廓特征1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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
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2024-04-27 18:41:48
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轮廓一般对应一系列点包围了一个区域（也就是图像中一条曲线），它将一些列边界包围起来，形成的一个区域。 先通过滤波、阈值化的操作，然后寻找轮廓，定位到识别的物体的区域，这样可以将区域标记出来。findContours() 函数从二值图像中查找轮廓。void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArr
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2024-05-21 21:07:06
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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
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2023-10-09 14:49:25
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截至到本次教程，我们已经基本掌握了OpenCV常用的一些功能，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，一些基本的代码也不再贴出，只贴出核心部分，我会将核心部分整理为一个方便调用的函数。我们在前面讨论了轮廓的特征以及属性，今天我们将综合之前学的内容讨论轮廓的高级功能。凸缺陷对象上的任何凹陷都被称为凸缺陷，
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2023-09-06 16:54:34
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