## 使用OpenCV绘制最大轮廓的步骤
在计算机视觉中，提取轮廓是图像处理中的常见任务。本文将引导你如何使用Python和OpenCV绘制图像中的最大轮廓。这是一个非常实用的技能，尤其是在物体检测和图像分析领域。
### 步骤流程
下表展示了从读取图像到绘制最大轮廓的整个流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------
# 使用Python的OpenCV绘制最大轮廓
在计算机视觉中，轮廓检测是一个非常重要的步骤，常用于形态学分析、物体识别和分割。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCV库在Python中找到并绘制图像的最大轮廓。我们将逐步进行分析，确保每个步骤都易于理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要安装OpenCV库。如果还没有安装，可以使用以下命令来安装：
```bash
pip in
原创
2024-10-28 06:14:51
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引言Opencv图像轮廓检测主要是通过对图像进行边缘提取，并将提取出的边缘连接成为一个完整的边缘线来实现的。图像轮廓和边缘的区别，边缘是零散的，而图像的轮廓是一个整体cv2.findContours() 是Opencv库中的一个函数，用于在二值化图像中查找轮廓。该函数的参数包括三个部分：img: 需要查找轮廓的源图像，必须是一个灰度图或二值图。mode: 轮廓检索模式，指定如何检测轮廓。有四种模式
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2023-09-23 08:48:25
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# Python 画出人脸轮廓
## 介绍
在本文中，我将教你如何使用Python来画出人脸的轮廓。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。我们将使用OpenCV库和Haar级联分类器来检测人脸并绘制出轮廓。
## 流程
下面是实现这个任务的流程图：
```mermaid
journey
title Python画出人脸轮廓流程
section 准备工作
原创
2024-01-07 05:33:13
266阅读
一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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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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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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一、什么是层次结构通常我们使用函数cv.findContours（）在图片中查找一个对象。有时对象可能位于不同的位置。还有一些情况，一个形状在另外一个形状的内部。这种情况下我们称外部的形状为父，内部的形状为子。按照这种方式分类，一副图像中的所有轮廓之间就建立父子关系。 让我们来看一个简单的例子： 在这个图中，我给这几个形状编号为0-5，2和2a分别代表最
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2023-11-02 10:42:23
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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17.OpenCV的图像轮廓——轮廓特征 文章目录前言一、轮廓的矩二、轮廓的面积三、轮廓的长度四、轮廓的近似多边形五、轮廓的凸包六、轮廓的直边界矩形七、轮廓的旋转矩形八、轮廓的最小外包圆九、轮廓的拟合椭圆十、轮廓的拟合直线十一、轮廓的最小外包三角形十二、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线，它可以用于形状分析以及对象检测和
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2023-10-11 08:35:56
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一、话说轮廓关于轮廓，我们一定能想起前面的边缘检测，但直接进行边缘检测后会出现一个尴尬的情况：只计算出了边缘，但对机器来说不知道哪些是物体的轮廓，而很多时候我们确实肥肠希望能找出物体的轮廓。轮廓检测能较好的化解这一尴尬的情况。对于轮廓，官方指导中给出了这样的解释：“轮廓可以理解为图像中具有相同颜色或密度的位于边界的连续点的集合，轮廓是形状分析和对象识别的有利工具。”在OpenCV中，我们常用fin
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2023-12-18 14:43:30
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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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OpenCV Python 轮廓层次【目标】学习轮廓的层次关系在前几个课程里面，学习了 cv2.findContours() 函数, 传递了参数 Contour Retrieval Mode . 通常是 cv.RETR_LIST or cv.RETR_TREE 工作的很好，但是他们是什么意思呢？hierarchy 到底是什么呢？ 在某些情况下，有些形状是在其他形状内部，就像层级一样。我们称上层的为
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2023-12-07 22:56:05
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1.寻找轮廓apivoid cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()各个参数详解如下：Image表示输入图像，必须是二值图像，二值图像可以threshold输出、
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2024-06-10 07:36:46
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一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**)
{
Mat img = Mat::ze
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2024-08-29 17:37:44
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OpenCV 中的轮廓✏️问：什么是轮廓？ ?️答：轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形，相对于边缘，轮廓是连续的，边缘并不全部连续。✏️问：如何寻找轮廓？ ?️答：寻找轮廓的操作一般用于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图
PS：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。
寻找轮
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2023-10-26 13:40:22
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