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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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/
原创
2022-11-10 10:11:53
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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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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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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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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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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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查找轮廓轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在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.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了.函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindConto
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2024-03-03 11:14:21
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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
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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计算矩的目的从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像的编码与重构等。矩的计算：moments 函数moments 函数可以很方便的计算出
！！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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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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2024-08-29 16:09:38
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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
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2024-06-20 12:40:44
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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
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2024-04-27 10:28:29
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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
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2024-07-24 11:46:18
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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"
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2023-06-30 23:56:28
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