# Python OpenCV轮廓封闭
在计算机视觉领域，轮廓检测是一个非常重要的任务。轮廓是图像中物体边缘的表示，可以帮助我们识别图像中的不同物体。在OpenCV中，轮廓检测是一个常用的功能。但是，有时候检测到的轮廓可能不完整，这时候就需要进行轮廓封闭操作。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行轮廓封闭。
## 轮廓检测
首先，我们需要使用OpenCV进行轮廓检测。轮廓检测的基本
原创
2024-07-17 05:24:57
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a) 初始轮廓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。 为了更准确，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（若不想可使用img.copy()函数）。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。So要找的物体应该是白色，而背景应该是黑色。 查找轮廓的函数：cv2.
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2023-12-03 12:42:23
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目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 我们以下图作为示例： 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像 ...
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2021-06-07 23:26:00
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一，利用面积对轮廓进行筛选注意这种面积筛选有一个弊端就是比如有两个轮廓，A轮廓为500B轮廓为300当面积设置为 area<400时就可以筛选出面积小于300的所有轮廓反之大于300的轮廓 如果有两个圆轮廓一大一小，可能就只能保留一个了如果知道这两个形状的轮廓面积，或许可以利用 逻辑与 进行筛选。效果图//圆心
#include<iostream>
#include&
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2024-02-03 22:45:55
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# 使用OpenCV查找图像轮廓的Python教程
在计算机视觉中，识别物体的轮廓是一项重要的任务。轮廓可以帮助我们理解物体的形状和大小。Python的OpenCV库为图像处理提供了强大的工具。在本文中，我们将学习如何使用OpenCV查找图像的轮廓，并通过代码示例来演示该过程。
## 什么是轮廓？
轮廓是图像中具有相同灰度值或颜色区域的边界。通常情况下，轮廓可以用来表示一个物体的形状。通过检
原创
2024-09-18 07:26:01
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索引目录1.轮廓的属性2.轮廓查找并绘制3.轮廓分析3.1 常用API函数3.2 DEMO4.轮廓匹配4.1 矩与Hu矩匹配4.2 形状场景算法比较轮廓4.2.1 形状场景距离提取4.2.2 Hausdorff距离提取参考 1.轮廓的属性二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下：轮廓面
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2023-11-25 09:22:37
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 { 10 Mat src = imread("test.jpg");11
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2018-09-23 12:36:00
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入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓，绘制轮廓等你会看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始，findCon
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2024-02-08 03:38:33
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一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold 函数，但threshold 的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情况下图片中不同区域的阈值是不一样的。这样
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2024-02-27 12:47:52
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OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
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canny之类边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但是并没有将轮廓作为一个整体。所以，这一章主要学习的是边缘像素组成轮廓。
原创
2023-02-14 16:40:41
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文章目录轮廓查找cv2.findContourscv2.drawContours示例对象测量cv2.contourAreacv2.arcLengthcv2.boundingRectcv2.moments示例 轮廓查找cv2.findContours在二值图像中查找轮廓findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]
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2024-03-15 09:40:25
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实验三 边缘检测算子一、 实验目的 利用opencv或其他工具编写实现下图的sobel算子和robert算子边缘检测二、 实验过程 利用opencv python实现sobel算子和robert算子边缘检测 (1)在python安装opencv库 这个步骤我在第二个实验，图像滤波里写过了，就不再重复了。 (2)编写代码 代码如下：import cv2
import numpy as np
im
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2023-11-01 23:07:09
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15.OpenCV的图像轮廓——查找轮廓 文章目录前言一、查找轮廓1、cv2.findContours()函数返回结果2、轮廓层次3、轮廓的检索模式4、轮廓的近似方法二、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线，它可以用于形状分析以及对象检测和识别。一、查找轮廓 cv2.findContours()函数用于从二值图像中查找图
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2023-11-10 09:04:18
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## 用 OpenCV 和 Python 在复杂环境中查找轮廓
在计算机视觉领域，轮廓检测是图像处理中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并分析图像中的对象。在复杂环境中，轮廓检测可能面临光照变化、杂乱背景或形状不规则等挑战。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 来解决这些问题，并提供一个代码示例。
### 简介
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，能够处理各种图像
！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：
《访问Mat图像中每个像素的值》）
IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析（来自OpenCV中文网站：http://www.
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2024-01-05 16:57:27
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# 如何在 Python 中检测封闭圆形轮廓
在图像处理和计算机视觉领域，检测封闭圆形轮廓是一项常见的任务。通过使用 Python，结合 OpenCV 库，我们可以方便地实现这一功能。本文将详细介绍如何检测封闭圆形轮廓的整个流程，并逐步提供代码示例。
## 整体流程
在开始动手之前，我们需要清楚每一步的任务。下面是整个流程的简要描述：
| 步骤 | 描述
一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。OpenCV中，轮廓用标准模板库向量vector<>表示，最常见的是用一系列二维顶点(vector<cv::Point>或vector<cv::Point2f>表示。函数cv::findContours()从二维图像中计算轮廓，它处理的图像可以是从cv::Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或是从
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2024-01-29 00:33:57
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目标在本章中，我们将学习凸性缺陷以及如何找到它们查找点到多边形的最短距离匹配不同的形状理论和代码1. 凸性缺陷我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defect
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2024-06-20 06:08:28
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