找图像分割的时候看到了GrabCut算法，但是大部分都是要人机交互用鼠标划分区域，想着先通过大轮廓把目标图像分割出来，排除背景干扰，然后对目标图像进一步细节处理。配置好opencv环境后，按照如下代码，先通过形态学进行预处理，然后找到最大轮廓的正外接矩形，把这个矩形当成GrabCut算法中需要的参数进行分割，最后结果还不错。函数原型：void grabCut( InputArray img, In
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2024-02-25 08:40:11
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一 Contour Finding Contours使用 STL-style vector<> 表示，如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>。opencv中，使用函数 cv::findContours() 寻找contours， 具体函数定义如下： void
原创
2022-01-13 15:53:52
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目标在本节中,我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。 我建议您阅读直方图均衡化上的Wi
本文简单介绍OpenCV库。OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开发源代码的图像及视频分析库，包含很多优化过的算法。OpenCV最初是由Intel的一个小组进行开发的，1.0版本于2006面世。第二次重要的版本发布是2009年的OpenCV 2。模块介绍 我们以OpenCV3.4.0为例。进入到…\opencv\build\include
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2024-04-03 09:06:39
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漫水填充实现漫水填充算法：floodFill函数简单调用范例#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】--------------
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2024-10-04 14:06:02
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python+OpenCV的图像基本操作一、计算机如何识别图像不知道大家有没有感觉，有时在手机上看到的图片有很多小点，图像不够清晰；或者把图片放大，你会发现越放大，也会看到很多小点。我们先看一张彩色图像，这是一张路飞的图片： 原因是：一张出现在屏幕上的图片是由无数个像素点组成的，分辨率越高，图片越不清晰，分辨率越低，图片越清晰。无数个小点放在同一个平面上机会组成一幅我们所看到的图像。计算
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2024-09-23 00:12:34
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1、放大缩小的方法有两种： <1> resize函数，这是最直接的方式。 <2> pyrUp（）、pyrDown（）函数。即图像金字塔相关的两个函数，对图像进行向上采样，向下采样的操作。 需要指出的是： pyrUp、pyrDown 在 Opencv 的 image Filtering 的子模块里。 而 resize 在 imgpro
原文链接：http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/ 导 读：本例子使用轮廓...
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2022-12-25 12:50:03
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找了好久, 最后找到了. 这一块很重要.下面这个网址里面有详细的说明. 总共5篇文章, 5篇都应该看.我比较懒就不写了. 用谷歌翻译着看还是比较好理解的.https://docs.opencv.org/master/d3/d05/tutorial_py_table_of_contents_contours.html...
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2021-09-09 14:45:57
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算术操作进行图像的加法混合操作。图像的加法使用OpenCV的cv.add()函数把两幅图像相加，或者可以简单地通过numpy操作添加两个图像，如res = img1 + img2。两个图像应该具有相同的大小和类型，或者第二个图像可以是标量值。注意：OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作，而Numpy添加是模运算。参考以下代码：>>> x = n
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2024-07-11 22:10:20
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1、开闭操作在前面的例子中我们使用Numpy构建了结构化元素，它是正方形的。
但有时我们需要构建一个椭圆形 / 圆形的核。为了实现这种要求，提供了OpenCV
函数cv2.getStructuringElement()。你只需要告诉他你需要的核的形状和大小。def open_demo(image):
print(image.shape)
gray = cv.cvtColor(ima
在数据处理和计算机视觉领域，Python的`contours`处理能力非常重要。它主要用于图像轮廓检测，帮助我们实现诸如目标识别和形状检测等应用。但在使用过程中，我遭遇了一些问题，这些问题不仅影响了应用的稳定性，也导致了性能瓶颈。以下是我对这一问题的深入分析与解决方案。
### 问题背景
在进行图像分析时，我使用OpenCV库中的`findContours`方法提取图像中的轮廓。随着需求的复杂
Point_ point是CV中最基本的类型，其表示一个单个的点，文件中声明如下template < typename _Tp > class CV_EXPORTS Point_
{
public:
typedef _Tp value_type ;
// various constructors
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2024-05-20 14:20:07
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文章目录OpenCV-Python：IV OpenCV中的图像处理21 OpenCV 中的轮廓21.1 初识轮廓21.1.1 什么是轮廓21.1.2 怎样绘制轮廓21.1.3 轮廓的近似方法21.2 轮廓特征21.2.1 矩1.2.2 轮廓面积21.2.3 轮廓周长21.2.5 凸包21.2.6 凸性检测21.2.7 边界矩形1.2.8 最小外接圆21.2.9 椭圆拟合21.2.10 直线拟合2
最近在进行瑕疵检测识别中的连通域处理。主要是使用了cv2.connectedComponentsWithStats函数。本文将进行 函数介绍，使用经验，其他处理的记录。函数介绍'''
num_labels：所有连通域的数目
labels：图像上每一像素的标记，用数字1、2、3…表示（不同的数字表示不同的连通域）
stats：每一个标记的统计信息，是一个5列的矩阵，每一行对应
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2024-03-06 21:10:26
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# Java中如何对OpenCV得到的contours的面积进行排序
## 引言
在计算机视觉和图像处理中，常常需要对图像中的轮廓进行分析和处理。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了许多用于处理图像和轮廓的函数和算法。在使用OpenCV得到图像的轮廓(contours)后，有时我们需要对这些轮廓按照面积进行排序。本文将介绍如何使用Java和OpenCV对得到的contours进行
原创
2023-10-19 03:59:48
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解决：cv2.error: OpenCV（4.6.0） D:\a\opencv-python\op
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2023-02-05 07:56:08
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51CTO博客作者Ronny的文章，原文地址 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
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2024-06-18 12:05:51
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注：本文使用的编程语言是python。 如果读者使用的是C++，有些代码可能需要自行变更！前言 初学opencv的阶段，难免是从枯燥地啃文档和记函数开始。逐一而草率地“过”一遍函数用法，对于初学者而言，其实很难起到学习的进步。只有在具体的实例中，才能更好地理解函数用法和搭配 的 妙用。 笔者在视觉库cvzone和halcon的启发下，总结了些opencv实现的颜色和轮廓的提取&筛选方
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2024-01-18 16:54:28
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# 用Python的Plotly包绘制等高线图
等高线图是一种在二维平面上绘制数据的可视化方式，可以用不同颜色或线条密度来表示数据的高度或者密度分布。在数据分析和科学研究中，等高线图经常被用来显示地理地形、测量数据、气象数据等。在Python中，我们可以使用Plotly包来绘制漂亮而且交互性强的等高线图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Plotly包和Numpy包。可以使用以下命令
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2023-07-20 09:59:57
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