OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓 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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确,要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住,要找的物体应该是
一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**) { Mat img = Mat::ze
转载 2024-08-29 17:37:44
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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
初识轮廓目标• 理解什么是轮廓• 学习找轮廓,绘制轮廓等• 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours()什么是轮廓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
轮廓是图像中表示边界的一系列点的集合。 虽然边缘检测算法可以根据像素间的差异检查出轮廓边界的像素,但是它并没有把轮廓做为一个整体表示出来。所以下一步工作是把这些边缘检测出来的像素组装成轮廓openCV中可以用findContours()函数来从二值图像中提取轮廓openCV中一般用序列来存储轮廓信息。序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。
目录前言正文代码函数cv.GaussianBlurcv.thresholdfindContoursdrawContours参考 前言从标题就可以看出我们写这篇文章的意义了,我们的目的就是为了通过对图像进行处理,绘制出图像中物体轮廓。从而为后面,我们计算一些特殊图形的周长,面积打下基础。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
转载 2023-07-26 21:55:33
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【Python+OpenCV】识别颜色方块并提取轮廓前一阵在做机械臂下井字棋的综合设计,在网上直接购买了一套机械臂装置(包括机械臂,摄像头,树莓派,花费1600元),机械臂不是很高级、精度很低。源码里提供识别红绿蓝三种颜色方块的识别和抓取。经过多次尝试,最终决定井字棋的棋子也采用3cm * 3cm * 3cm的颜色方块。今天就来写一些第一步,而第一步就是解决识别颜色方块的问题。演示效果图手移动方块
转载 2024-01-09 19:19:02
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1.目的匹配图片的时候,总有其他物体干扰着匹配成功率。所以选择需要的物体进行匹配就现得很重要。所以,本文尝试选择了使用鼠标交互的方法选择物体,并进行运算速度快而且匹配率高的SURF算法进行匹配。本程序优点:鼠标交互,重复选择物体框直到选择到最佳物体框。2.代码实现#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include
 一、什么是轮廓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。    1、为了更加准确,要使用二值化图像。在寻找轮廓之前,在进行阈值化处理或者canny边界检测。    2、查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变
转载 2023-12-14 11:24:22
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复杂背景与光照不均匀情况,物体轮廓提取...
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复杂背景与光照不均匀情况,物体轮廓提取...
转载 2021-07-15 13:32:06
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TensorFlow 对象检测 API 教程 - 第4部分:训练模型在本教程中,认为已经选择了预先训练的模型,找到了现有的数据集或创建了自己的数据集,并将其转换为 TFRecord文件。现在准备好训练自己模型。一. 模型配置文件如果你以前有转移学习的经验,可能会产生一个自从本教程第二部分以来一直徘徊的问题。那个问题是,如何修改被设计为在 COCO 数据集的90个类上工作的预先训练的模型,以处理新数
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。
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
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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
转载 2024-02-19 18:51:03
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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
转载 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
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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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
目录概述函数findContours()drawContours()测试代码测试结果概述想要实现轮廓检测,首先需要对图像进行预处理。依次为:图像灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀 。然后,用函数 findContours() 检测轮廓。最后,用函数 drawContours() 绘制轮廓。函数findContours()void cv::findContours (
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