轮廓发现轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓函数使用以及参数详情在二值图像上发现轮廓使用APIcv::findContours(InputOutputArray,//输入图像，非0的像素被看成1，0的像素值保持不变，8-bitOutputArray,//全部发现的轮廓对象OutputArray,该图的拓扑结构，可选，该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实
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2021-07-13 18:22:16
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轮廓周围绘制矩形框和圆形框相关APIapproxPolyDP(InputArray curve,OutputArray approxCurve,double epsilon,bool colsed)//基于RDP算法实现，目的是减少多边形轮廓点数轮廓周围绘制矩形APIcv::boundingRect(InputArray points)得到轮廓周围最小的矩形左上点坐标和右下角点坐标，绘制一个矩形cv::minAreaRect(InputArray points)得到一个旋转的矩形，返回旋转矩形
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2021-07-13 18:22:13
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opencv 轮廓排序
>contours ;
vectorhierarchy;
//找到轮廓
findContours(image, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP ,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );//查找轮廓//CV_RETR_EXTERNAL 外轮廓
//
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2023-06-29 15:36:43
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Python+OpenCV：图像轮廓轮廓是什么?轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点(沿边界)的曲线，具有相同的颜色和强度。轮廓线是形状分析、目标检测和识别的重要工具。为了获得更好的精度，可以使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应该应用阈值或canny边缘检测。从OpenCV 3.2开始，findcontour()不再修改源图像。在OpenCV中，寻找轮廓就像从黑色背景中寻找白色对象一样。所以记
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2023-07-21 21:35:24
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html5轮廓工具是一个用于优化网页性能和用户体验的重要工具。在当今的前端开发中，html5轮廓工具的应用越来越普遍，帮助开发者更好地进行页面的分析与改进。在本文中，我们将详细探讨如何解决与html5轮廓工具相关的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
在不同版本的html5轮廓工具中，各版本在特性和优缺点上存在差异。以下是版本特性对比表：
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高斯模糊GaussianBlur灰度转换cvtColor计算梯度Sobel/Scharr非最大信号抑制高低阈值输出二值图像APIcv::Canny(InputArray src,//8-bit的输入图像OutputArray edges,//输出边缘图像，一般都是二值图像，背景是黑色double threshold1,//低阈值，常取高阈值的1/2或者1/3double threshold2,//高阈值int aptertureSize.//Soble算子的size，通常3*3，
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2021-07-13 18:22:21
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OpenCV3中，角点检测的几个方法（SURF,SIFT,ORB）都被转移到opencv_contrib中了，需要自己编译。 这些算法都在xfeatures2d库中，#include<opencv2\xfeatures2d.hpp>。 转移前的写法： cv::SurfFeatureDetector
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2020-02-12 16:56:00
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1、形态学概述形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种，他们是：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。 主要功能如下：消除噪声分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域求出图像的梯度膨胀就是图像中的高亮部分（白色部分）进行膨胀，“
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2024-03-16 03:07:53
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3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的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。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
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2024-01-09 20:06:28
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频率36.629HZ频率44.321HZ
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2022-01-05 14:12:47
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使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测。这是之前用过的代码，挺简单的，回顾一下。
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2022-10-31 20:36:15
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sudo apt-get update 执行这条命令后计算机做了什么？无论用户使用哪些手段配置APT软件源，只是修改了配置文件——/etc/apt/sources.list，目的只是告知软件源镜像站点的地址。但那些所指向的镜像站点所具有的软件资源并不清楚，需要将这些资源列个清单，以便本地主机知晓可以申请哪些资源。用户可以使用“apt-get update”命令刷新软件源，建立更新软件包列表。在Ub
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.
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2023-11-07 21:05:45
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本篇文章接上一篇轮廓检测继续学习，本篇主要记录轮廓特征的学习。查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等将会学到大量与轮廓有关的函数。1.矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。 根据这些矩的值，我们可以计算出对象的重心：以下图为例： 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time
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2024-02-21 14:51:59
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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
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2023-06-23 20:57:40
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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引言：数字图像处理中，检测图像中的局部特征信息是比较重要的一部分，因为我们有时候并不是对整张图像都感兴趣，只是想要提取到图像中的一部分信息，比如车牌识别，对于整张图像来说，我们感兴趣的是只是车牌这一部分，其他的信息都是多余的。所以，有没有什么办法能够帮助我们实现提取局部信息的方法呢，opencv库中封装好了一些方法，我们只需要调用这些方法就可以实现我们的目的。我们还是先讲函数的意思，然后加以实践来
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2023-11-14 09:14:13
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OpenCV3霍夫圆检测原理图（来自于51CTO教学视频）相关API
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2021-07-13 18:22:18
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霍夫变换-直线Hough Line Transform用来做直线检测前提条件：边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换相关API：cv::HoughLinesP(InputArray src.//输入图像,必须8-bit的灰度图像OutputArray lines,//输出的极坐标来表示直线double rho,//生成极坐标时候的像素扫描步长double theta,//生成极坐标时候的角度步长，一般取值PI/180int threshold,//阈值，只有获得足够交点的极坐标点才被看
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2021-07-13 18:22:19
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opencv3 lib opencv_aruco346d.lib opencv_bgsegm346d.lib opencv_bioinspired346d.lib opencv_calib3d346d.lib opencv_ccalib346d.lib opencv_core346d.lib ope
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2021-04-11 21:01:00
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