FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SI
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2024-10-11 16:18:34
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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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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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前言：当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制轮廓首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点(像素)，这一系列的点构成一个有序
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2024-06-26 18:16:14
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一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvCon
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2024-04-02 15:02:24
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1.轮廓边界框物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取，常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数，函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似；函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形，函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮廓最小圆；函数minAreaRect表示
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2023-10-20 14:04:50
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CvSeq *GetAreaMaxContour(CvSeq *contour) {//在给定的contour中找到面积最大的一个轮廓，并返回指向该轮廓的指针 double contour_area_temp=0,contour_area_max=0; CvSeq * area_max_contour = 0 ;//指向面积最大的轮廓 CvSeq* c=0; //printf( "Total Contours Detected: %d/n", Nc ); for(c=contour; c!=NULL; c=c->h_next ) {//寻找面积最大的轮廓，即循环结束时
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2013-04-03 20:22:00
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经过两周opencv的学习，作者对opencv有了一些自己的理解和心得，总结出一套较为实用提取图像轮廓的方法。操作步骤：1、图像锐化。图像锐化的目的是为了要增强图像中对比度，这样可以使提取轮廓的效果，让轮廓显现的更明显。这里我们使用拉普拉斯算子遍历图像，预先定义矩阵：Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 1, 1, 1, 1, -8, 1, 1, 1, 1);运用fi
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2023-09-04 14:27:51
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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
插入头文件：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;声明全局变量:Mat img;
int threshval = 160; //轨迹条滑块对应的值，给初值160声明定义轨迹回调函数:static void on_trackba
使用OpenCV也有一段时间了，中间遇到了不少问题。一般都是到网络上找答案或者自己试验，现在把这些经验好好整理下，方便自己查找也方便同行参考。最新更新日期：2009.09.26一、轮廓(Contour)1.cvDrawContours()可以填充轮廓内部。cvDrawContours(gray, contour,cvScalar(255,255,255,0),cvScalar(255,255,25
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2023-11-09 10:55:42
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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。一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int cvFindContours( CvArr* image,
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2024-01-09 16:34:16
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查找轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)参数：image：寻找轮廓所使用的图像。（寻找过程不修改此图像）mode：模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓；cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系；cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上一层为外边界，内层为内孔的边界。如果内孔内还有连
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2024-09-16 17:25:57
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轮廓发现前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制
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2024-04-27 14:31:11
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本文主要是介绍如何根据图片的像素值寻找同一像素值的类，并寻找轮廓圈出图片。1.二值化函数原型double threshold( InputArray src,OutputArray dst,double threshold,double maxval,int type ); 参数说明 src：原始数组，可以是Mat类型。 dst：输出数组，必须与 src 的类型一致。 threshold：阈值 m
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2024-03-23 10:01:23
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好久没有发OpenCV的博客了，最近想到了一个识别地图轮廓的方案，就写来试试。（识别中国的28个省份地图轮廓，不考虑直辖市）首先，我的基本思路是 用最小的矩形将地图的轮廓圈出来，可以根据长方形的长宽比判断，也可将其缩放至特定的大小，计算其轮廓上的像素个数来判断。缺点：用摄像头读取图片时，使用这种方法会有一些误差。也可以ANN训练识别，但是这样做效率低。 step 1. 读取图
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2024-06-19 17:55:56
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findContours：找到图像中轮廓approxPolyDP：对多边形曲线做近似boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓createTrackbar(" Threshold:", "Source", &thresh, max_thres
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2024-03-19 23:00:55
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前面在图像转换的时候学到canny算子,可以检测出图像的轮廓信息,但是,该算子检测到的轮廓信息还需要我们手动的用眼睛去识别,而实际工程应用中,我们需要得到轮廓的具体数学信息,这就涉及到今天的主题,图像轮廓检测. 一.图像轮廓检测 &n
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2023-11-22 20:17:50
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在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 来查找图像中的最大轮廓是一项非常有用的任务。下面，我将详细描述如何利用 Python 和 OpenCV 解决“python opencv找最大轮廓”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展的内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境准备好。以下是环境中需要的一些依赖和它们的版本兼容性矩阵：
