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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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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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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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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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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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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引言边缘是零零散散的，轮廓是一个整体。一、准备工作1.读取图像2.转灰度图像3.转换二值图像import cv2
img=cv2.imread("C:/Users/bwy/Desktop/4.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
ret,thresh=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#图像转换成二值图像二、图像轮廓函数为：cv
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2024-03-06 00:07:21
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今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。第一步：阈值处理分割出地图轮廓第二步：轮廓筛选，找到我们需要的轮廓 第三步：计算对应轮廓的极点坐标并标注 Python OpenCV源码与效果图如下：import numpy as npimport ...
原创
2021-06-10 16:04:50
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今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检
原创
2022-11-09 14:28:24
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今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。第一步：阈值处理分割出地图轮廓第二步：轮廓筛选，找到我们需要的轮廓 第三步：计算对应轮廓的极点坐标并标注 Python OpenCV源码与效果图如下：import numpy as npimport ...
原创
2022-02-11 13:43:41
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图像轮廓 边缘检测：只要梯度发生变化，零散的点都算作边缘 轮廓检测：一个链接的整体 cv.findContours(image,mode,method) mode:轮廓检测模式 cv.RETR_EXTERNAL：只检测最外面的轮廓 cv.RETR_LIST：检测其所有轮廓，并将其保存到一条链表中 cv.RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，并将它们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层时空洞的
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2023-10-17 05:52:36
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【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了边缘检测，本篇介绍轮廓检测，轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点，比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。 在OpenCV中使用轮廓检测是非常方便。直接使用cvFindContours函数就能完成对图像轮廓的
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2023-11-04 23:45:34
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轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。 import cv2
#读入图片
img = cv2.imread("1.png")
# 必须先转化成灰度图
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2023-06-19 17:14:54
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本篇博客记录学习OpenCV图像处理中的轮廓检测。理解什么是轮廓。学习找轮廓，绘制轮廓等。学习以下两个函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()，一、什么是轮廓轮廓可以简单地认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了获得更高的准确性，要使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，要进行阈值化处理
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2023-10-07 16:56:55
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简 介： 本文对于OpenCV中的轮廓检测算法进行了讨论，可以看到一些基于轮廓检测的应用。接着对四种不同的提取方式的结果进行了讨论。你还了解了如何将轮廓进行绘制的方法。关键词： 轮廓检测，二值化
§00 前本文根据 Contour Detection using OpenCV (Python/C++) 中的内容整理而得。 使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位
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2023-12-27 10:31:24
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轮廓检测，是图像处理中比较重要的一个部分。findContourhe和DrawContours 一、轮廓概述 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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。&nbs
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2023-11-02 06:52:05
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0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体，构成轮廓。1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。 在Opencv中，背景必须是黑色的，对象必须是白色的。 因为自动从黑色背景中找白色的轮廓。2.cv2.findContours()函数（1）函数接口cv.findCo
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2023-06-06 15:45:59
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# iOS OpenCV 轮廓检测
在计算机视觉领域，轮廓检测是一项重要的技术。它使我们能够识别图像中的物体形状和结构。在iOS应用中，使用OpenCV库进行轮廓检测是个不错的选择。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。本文将详细介绍如何在iOS环境中使用OpenCV进行轮廓检测，并提供代码示
原创
2024-09-17 04:26:21
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