1、读取图片 2、转为灰度图片 3、滤波降噪 4、二值化 5、形态学处理，开闭运算，腐蚀填充 6、画轮廓，外接矩形，计算面积等 基于4.0.9.80 o
原创
2024-04-07 15:19:53
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-07-31 16:59:34
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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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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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1 引言在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用Opencv的findContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示: 本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果.闲话少说,我们直接开始吧. ?2 举个栗子2.1 读取图像首先,我们
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2023-11-09 09:36:54
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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
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2024-08-29 17:37:44
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文章目录引入1 如何找到轮廓2 绘制轮廓3 轮廓近似方法4 轮廓特征4.1 特征矩4.2 轮廓面积4.3 轮廓周长4.4 轮廓近似4.5 轮廓凸包4.6 检查凸度4.7 边界矩形4.8 最小闭合圈：4.9 拟合一个椭圆4.10 拟合直线5 轮廓属性5.1 长宽比5.2 范围5.3 坚实度5.4 等效直径5.5 取向5.6 掩码与像素点5.7 最大值、最小值和它们的位置5.8 平均颜色或平均强度5
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2024-01-30 04:00:41
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一、简介1、轮廓的相关概念1)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，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。2)注意事项: ①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 ②查找轮廓的
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2023-06-30 23:57:41
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轮廓基本概念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，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。注意事项①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 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
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2023-07-16 19:24:47
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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
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2023-05-23 19:28:39
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# 使用Python和OpenCV绘制轮廓的指南
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的基本技术，而轮廓检测是这一领域中的关键步骤。通过边缘检测、轮廓提取等技术，我们能够从图像中提取出对象的轮廓，从而为后续的分析和处理提供基础。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来检测和绘制轮廓，并提供示例代码。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了Python和所需的库。您可
原创
2024-09-23 04:56:02
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Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
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2024-04-24 22:53:56
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18.OpenCV的图像轮廓——霍夫变换 文章目录前言一、霍夫直线变换二、概率霍夫直线变换三、霍夫圆变换四、OpenCV-Python资源下载总结 前言 霍夫变换用于在图像中查找直线和圆等形状。一、霍夫直线变换 cv2.HoughLines()函数利用霍夫变换算法检测图像中的直线，其基本格式如下：lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, thresho
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2024-05-02 21:33:29
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type;
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2024-05-13 21:14:48
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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()函数从二值图像查找轮廓findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓
◆ findContours() [1/2]void cv::findContours(InputArray image,  
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2024-04-27 22:59:34
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画不多说，直接上代码，代码解释已经够详细了 #include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
/*因为关于关于边缘检测可以检测出边界的像素，但是他并没有将轮廓作为一个整体，
所以这里介绍的轮廓检测就是把这些
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2024-08-09 13:47:43
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一、内存//创建一个内存存储器
CvMemStorage* cvCreateMemStorage(int block_size = 0);
//释放该内存存储器的所有空间
void cvReleaseMemStorage(CvMemStorage** storage);
//清空内存存储器
void cvClearMemStorage(CvMemStorage* storage);
//向内存存储
OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。其实绘图的函数在下面的博客中就已经总结过，不过这次换了一个思路重新温习下这些函数，并把他们应用到轮廓的绘图中。 轮廓绘制drawContours(Image, contours, k, Scalar(25
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2024-03-08 23:04:42
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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，绘制出图像中物体的轮廓。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
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2023-07-26 21:55:33
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一、概述 案例：使用OpenCV的findContours发现轮廓并根据轮廓的面积过滤轮廓。 发现轮廓函数：发现轮廓：
findContours(
InputOutputArray binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bit
OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象
OutputArray, hierac
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2024-06-26 06:38:36
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