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;
转载
2024-04-24 22:53:56
212阅读
热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。 &
转载
2024-02-28 21:55:38
254阅读
三、轮廓提取建议参考：OpenCV轮廓特征1、函数法 轮廓提取是提取出想要的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分。轮廓提取主要参考了这一篇文章。 我们在上一步得到图像的边缘之后，进行轮廓的提取与表示。 所使用的函数是：findContours()，函数原型：findContours( InputArray image,
OutputArrayOfArrays contours,
转载
2023-10-20 23:48:03
147阅读
第十二章: 图像轮廓图像边缘和图像轮廓的区别 前面我们在图像形态学操作里，用cv2.morphologyEx()这个函数实现图像梯度的提取，就是用膨胀图像-腐蚀图像，获取一个图像中前景图像的边缘。还有我们的礼帽黑帽一定程度也能提取图像的边缘信息。 我们还在图像梯度里面详细讲了sobel算子、scharr算子、laplasian算子、canny边缘检测，这些都是检测图像中边缘线条的。 本章讲的是图像
转载
2024-01-09 14:14:24
225阅读
计算机视觉讨论群162501053 转载请注明：http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中 在图片中找到轮廓而且描绘轮廓使用多边形。圆，椭圆来逼近我们的轮廓 葵花宝典 关于轮廓提取，几乎相同是一个连通域的推断。原理还
转载
2017-04-25 09:33:00
97阅读
2评论
连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状。而内、外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客: 轮廓的简单提取算法如下： 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点，以它为起始点，跟踪它的轮廓，标记边界上的像素。当轮廓完整闭合，扫描回到上一个位置，直到再次发现新的成分。代码：#include <iostream> #include <openc
转载
2013-12-20 12:18:00
166阅读
2评论
图像轮廓 文章目录图像轮廓1.图像轮廓绘制原理和流程2.contours和hierarchy含义2.1contours参数解析2.2 hierarchy参数解析(1) 结构剖析(2) 举例说明(3) 举例说明的原图2.3测试代码2.4测试结果展示3.函数原型3.1 findContours3.2 drawContours()4.使用方法5.参考文献 1.图像轮廓绘制原理和流程图像轮廓轮廓识别和绘制
转载
2024-03-04 01:49:12
342阅读
opencv中常用的跟轮廓相关的操作有：findContours()查找轮廓；drawContours()画轮廓；轮廓填充；计算轮廓的面积和周长；提取轮廓凸包，矩形，最小外接矩形，外接圆等。它们都有相应的函数可以直接调用，那么任意形状怎么取呢？ 方法1：点乘，将其形状与图像进行点乘，求其形
转载
2023-10-03 13:15:33
1129阅读
# 使用OpenCV和Java提取图像轮廓坐标
在计算机视觉领域，提取图像中的轮廓是一项常见的任务。轮廓在形状识别、物体检测和图像分析中都起着重要作用。本文将介绍如何使用OpenCV库中的Java接口来提取图像的轮廓坐标，并展示详细的代码示例和流程图。
## 1. 理论基础
轮廓是指图像中相似颜色或相似强度的连接区域的边界。通常，轮廓提取是通过以下步骤实现的：
1. 图像预处理
2. 边缘
目录：轮廓常用函数第一个应用第二个应用轮廓就是连接所有连续点(沿着边界)的曲线，具有相同的颜色或灰度值。轮廓是形状分析、物体检测和识别的有用工具。为了提高提取轮廓的精确度，需要先通过阈值处理或canny边缘检测将图像转换为二值图像。在 OpenCV 中，寻找轮廓就像从黑色背景中寻找白色物体，所以要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。只罗列和轮廓相关的几个函数没啥意思，通过两个例子可以对其用法
转载
2023-11-06 18:49:01
229阅读
引言 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。
转载
2023-10-19 09:03:29
731阅读
问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
转载
2023-08-02 18:23:08
297阅读
得到连通域还可以图上标号最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。不然老忘记。。。。。。。提取轮廓函数void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
转载
2023-08-28 10:19:47
330阅读
当前OpenNI中的算法算法主要用处是，在使用OpenNI.h文件中的Recorder类录制ONI格式的视频文件时，对保存到ONI视频文件中的每一帧数据进行压缩。录制功能基本上是有Openni中的OniFile模块完成的。openni2.3\Source\Drivers\OniFile，Openni发布的时候，在OpenNI2/Drivers文件夹下除了orbbec的动态库，还有OniFile的动
#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<o
原创
2022-05-23 16:47:35
1623阅读
一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边缘检测采用双阈值值法，高阈值用来检测图像中重要的
转载
2024-05-09 08:15:37
82阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
转载
2024-01-09 19:36:03
234阅读
opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
转载
2023-08-13 10:07:08
362阅读
轮廓指的是将连续的点连接在一起的曲线，具有相同的灰度值或颜色，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或灰度值的曲线寻找轮廓应该用二值图，这样更明显findcontours会改变原图，应该用copyto保存原图查找轮廓应该是在黑色背景中找到白色物体一：轮廓查找函数findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,int m
转载
2023-09-26 16:16:57
247阅读
最近在折腾了一下VS2012的OpenCVS2.4.5配置，同VS2010下基本相同，做个简单的记录，以备日后查阅。1. 安装OpenCV从OpenCV官网：http://opencv.org/下载OpenCV安装包，放到想要安装的位置双击，即可安装，我这里是安装在C:\Program Files\opencv的位置2. 新建工程在这里就使用简单的控制程序进行测试了，截图如图一所示：图 1 新建3
