问： 边缘检测与轮廓检测有什么区别？边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。而轮廓提取的目的是提取出目标物体的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分，轮廓检测会常常用到边缘检测算法。轮廓通常都闭
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2024-03-19 16:49:25
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OpenCV图像的轮廓的匹配 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上
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2024-03-10 09:57:16
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本文实现的功能，查找轮廓，经常和findContours()一起使用的一个函数是approxPolyDP()。approxPolyDP()用另一条顶点较少的曲线来逼近一条曲线或者一个多边形，这样两条曲线之间的距离小于或等于指定的精度。同时也有使闭合逼近曲线的选项（那就是说，起始点和终止点相同）。pointPolygonTest()函数判定一个点是否在一个多边形内。鼠标回调函数的使用。#includ
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2024-02-25 08:40:00
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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前言： 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。1. cv2.arcLength（）retval=cv.arcLength(curve, closed)参数解释； ① curve 轮廓周长 输入二维向量 可以为std::vector or Mat类型 ② closed 是否闭合 bool ture或者flase2. cv2.contourArea()cv2.c
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2024-02-25 23:03:11
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本文实现的功能，查找轮廓，经常和findContours()一起使用的一个函数是approxPolyDP()。approxPolyDP()用另一条顶点较少的曲线来逼近一条曲线或者一个多边形，这样两条曲线之间的距离小于或等于指定的精度。同时也有使闭合逼近曲线的选项（那就是说，起始点和终止点相同）。pointPolygonTest()函数判定一个点是否在一个多边形内。鼠标回调函数的使用。 #inclu
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2024-02-22 15:27:39
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《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记计算轮廓时，可能不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，Opencv中提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。 轮廓拟合1. 矩形包围框 cv2.boundingRect()2. 最小包围矩形框 cv2.minAreaRect()3. 最小包围圆形 cv2.minEnclosingCircle()4. 最优拟合椭圆 cv2.fitEl
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2024-04-29 15:52:56
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# Python opencv 轮廓闭合实现
## 引言
在使用Python的OpenCV库中，我们经常需要对图像进行处理，其中一个常见的需求是对图像中的轮廓进行闭合操作。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现轮廓的闭合。
## 整体流程
为了更好地理解操作步骤，我们可以将实现轮廓闭合的整个过程分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库和模块
2. 读取图像
3. 对图像进行预处
原创
2024-01-15 09:14:11
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# Python 不闭合轮廓匹配的实现指南
在计算机视觉中，轮廓匹配是识别形状和物体的一种强大工具。当处理不闭合轮廓时，我们需要采取一些不同的策略。接下来，我将带你通过实现“Python 不闭合轮廓匹配”的整个过程，并提供必要的代码和说明。
## 事项流程
为了帮助你理解整个过程，我们可以将其分为几个步骤。以下是实现不闭合轮廓匹配的过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:08:58
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一、ROI定义图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、
在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域，实现只对 ROI 区域的操作。二、获取ROINewImg =img[a:b, c:d] 截取img中a~b 与 c~d之间的图像三、泛洪填充 cv2.floodFill(img, mask, seedPoint, newVal, rect, lo
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2024-04-01 07:09:25
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-08-20 09:42:04
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# 使用OpenCV Java判断轮廓是否闭合
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。在许多应用中，我们希望能够判断某一个轮廓是否为“闭合”的。换句话说，闭合轮廓是指一个轮廓的起始点和终止点相同，从而构成一个完整的封闭形状。本文将探讨如何使用OpenCV Java库来实现这一功能。
## 1. OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Visi
原创
2024-10-02 05:19:27
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# Java OpenCV 中处理未闭合轮廓点的问题
在计算机视觉中，轮廓提取是一个重要的步骤，而在实际应用中，提取的轮廓可能出现未闭合的情况。这篇文章将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 处理未闭合的轮廓点，并提供一个示例代码，帮助读者理解相关概念。
## 轮廓概述
在 OpenCV 中，轮廓是一组相连的像素边界，通常用于识别和分析物体的形状。使用 `findContours()`
# Python OpenCV 判断轮廓是否闭合
轮廓在计算机视觉中 означают的形状或物体的边界。通过OpenCV库，我们能够提取图像中的轮廓并进行各种分析。判定一个轮廓是否闭合，意味着检查它的起点和终点是否相同。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV来判断轮廓是否闭合，并附上相关的代码示例。
## 1. 什么是轮廓？
在图像处理中，轮廓是连接相同颜色或灰度值的边界线。它是
图像边缘检测之索贝尔算子、拉普拉斯算子、canny算子1.Sobel算子Sobel 算子又被叫做一阶微分算子，是一种差分近似微分的方法。其中根据核的不同又有水平和竖直梯度之分，对应着不同的卷积核。API如下：cv::Sobel (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度.
Int dx.
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2024-09-05 16:03:24
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 对于轮廓的相关数据结构表示和几本操作（查找轮廓，画轮廓），可
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2024-07-08 22:53:14
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1.函数原型:void cvFloodFill (
IplImage * img, // 输入图像
CvPoint seedPoint, // 种子点
CvScalar newVal, // 像素点被染色的值
CvScalar loDiff = cvScalarAll(0), // 染色边界判定
Cv
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2024-04-05 11:51:55
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓 opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985. 函数对应的参数如下：c
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2023-07-23 22:36:05
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓
opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images
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2024-07-17 14:33:24
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轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
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2023-11-29 19:55:43
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