opencv中常用的跟轮廓相关的操作有：findContours()查找轮廓；drawContours()画轮廓；轮廓填充；计算轮廓的面积和周长；提取轮廓凸包，矩形，最小外接矩形，外接圆等。它们都有相应的函数可以直接调用，那么任意形状怎么取呢？ 方法1：点乘，将其形状与图像进行点乘，求其形
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2023-10-03 13:15:33
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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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2024-05-16 06:26:21
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Canny一类的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，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。OpenCV中有一个很强大的函数，它可以从二值图像中找到轮廓：findContours函数。有时我们还需要把找到的轮廓画出来，那就要用到函数drawContours了。findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般
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2024-01-05 13:52:07
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opencv求解图像轮廓记录寻找轮廓绘画轮廓计算轮廓的特征点到轮廓的距离 寻找轮廓针对二值化图像，轮廓是针对白色物体的，所以先反色，不然会有图像大框。 函数：cv2.findContours()import cv2
img = cv2.imread('1.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv
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2024-10-10 15:46:06
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一、图像的轮廓(Contours of Image) 轮廓可以说是一个很好的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。那么，怎么取提取轮廓呢？轮廓提取的基本原理： （针对二值化的轮廓提取是这样的）对于一幅背景为白色、目标为黑色的二值图像，
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2023-12-09 12:39:52
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要处理“opencv根据轮廓抠图 java”的问题，首先需要了解图像处理的背景及其在计算机视觉中的重要性。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为功能强大的图像处理库，提供了多种工具和算法供开发者使用。以下是我对此过程的归纳与整理。
## 背景定位
图像处理的技术进展可以追溯至20世纪60年代，当时的研究主要集中在简单的边缘检测与图形分析。进入
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来
"""
import cv2
import numpy as np
# step1：加载图片，转成灰度图
image = cv2.imread("aaa.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR
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2024-08-09 13:48:41
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第八章1. 查找并绘制轮廓(1) 寻找轮廓：findContours() 函数注： (2) 绘制轮廓：drawContours()函数层次结构信息：2. 寻找物体的凸包(1) 凸包概念:(2) 寻找凸包函数：convexHull()3. 根据轮廓提取多边形(1) 返回外部矩阵边界：boundingRect() 函数 (2) 寻找最小包围矩阵:minAreaRect()函数 (3) 寻找最小包围圆形
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2024-03-18 11:39:20
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第十二章: 图像轮廓图像边缘和图像轮廓的区别 前面我们在图像形态学操作里，用cv2.morphologyEx()这个函数实现图像梯度的提取，就是用膨胀图像-腐蚀图像，获取一个图像中前景图像的边缘。还有我们的礼帽黑帽一定程度也能提取图像的边缘信息。 我们还在图像梯度里面详细讲了sobel算子、scharr算子、laplasian算子、canny边缘检测，这些都是检测图像中边缘线条的。 本章讲的是图像
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2024-01-09 14:14:24
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三、轮廓提取建议参考：OpenCV轮廓特征1、函数法 轮廓提取是提取出想要的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分。轮廓提取主要参考了这一篇文章。 我们在上一步得到图像的边缘之后，进行轮廓的提取与表示。 所使用的函数是：findContours()，函数原型：findContours( InputArray image,
OutputArrayOfArrays contours,
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2023-10-20 23:48:03
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 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
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2024-08-23 17:29:31
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OpenCV图像轮廓
原创
2024-04-11 14:34:28
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图片解析：原图：code：#include #include #include #include #include int main(int argc, c
原创
2023-05-15 00:20:00
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图像轮廓图像轮廓图像轮廓1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.2.3.
原创
2021-08-02 14:17:16
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# Java OpenCV 影像抠取技术介绍
在计算机视觉领域，影像抠取是一种常用的技术，目的是从图像中提取出特定的区域。影像抠取可以用于各种应用，如背景替换、对象识别、前景分离等。在这篇文章中，我们将介绍如何在Java中使用OpenCV库进行影像抠取，并通过代码示例进行演示。
## 什么是影像抠取？
影像抠取，亦称为图像分割，是将图像分成若干个部分，以便于分析和处理。这项技术利用计算机视觉
虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体进行处理。 函数findContours()：可以将这些边缘像素合成轮廓。一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。 1）在opencv中，轮廓用标准模板库(STL)向量vector<>表示； 2）它处理的图像可以是Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或者是t
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2024-02-26 11:06:12
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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 36 篇。 Python OpenCV基础知识铺垫函数原型说明橡皮擦的小节 基础知识铺垫在图像中，轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点（边界）的曲线，轮廓可用于形状分析和对象检测、识别等领域。轮廓发现的原理：先通过阈值分割提取目标物体，再通过边缘检测提取目标物体轮廓。 一个轮廓就是一系列
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2023-08-28 11:46:52
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用鼠标截取图像区域是一种常用操作，我参考了网上众多实现的方法，觉得以下方法最简洁。特此学习并分享。1.截取矩形区域 下面程序实现了从视频中选择一个区域并单独显示。程序1//**************本程序练习了鼠标回调函数*********************
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2024-02-27 22:16:59
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# Python OpenCV根据轮廓拷贝内部区域图像
在图像处理中，常常需要根据图像中的轮廓来提取或操作图像的特定区域。OpenCV是一个强大的图像处理库，可以帮助我们实现这一功能。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来根据图像中的轮廓拷贝内部区域图像。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令来安装：
```bash
pip install op
原创
2024-06-11 06:03:04
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一、边缘检测概述标识图像中亮度变换明显的点。边缘检测大幅度的减少了图像的数据量(分为两种：灰度图像边缘检测和彩色图像边缘检测)，并且剔除了不相关的信息，保留了重要的结构属性。总之，图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析的基石，也是图像中特征提取的很重要的方法。如何来实现？可以分为大的两步，一是图像边缘和背景的分离，二是 辨别出轮廓。实际的图像不像我们说的那么简单，往往是各种
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2024-03-04 23:13:25
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