1、读取图片 2、转为灰度图片 3、滤波降噪 4、二值化 5、形态学处理，开闭运算，腐蚀填充 6、画轮廓，外接矩形，计算面积等 基于4.0.9.80 o
原创
2024-04-07 15:19:53
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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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1 引言在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用Opencv的findContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示: 本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果.闲话少说,我们直接开始吧. ?2 举个栗子2.1 读取图像首先,我们
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2023-11-09 09:36:54
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OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤:1、读取图像image = cv2.imread('image_path')2、将原图转化为灰度图像image_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)3、将灰度图像进行二值化阈值处理# 这里将阈值设置为127为例,最大阈值为255
t, binary = cv.threshold(image_gray,
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2023-09-22 13:24:38
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目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()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。 • 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
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2023-10-09 14:49:25
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# 使用Python和OpenCV绘制轮廓的指南
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的基本技术，而轮廓检测是这一领域中的关键步骤。通过边缘检测、轮廓提取等技术，我们能够从图像中提取出对象的轮廓，从而为后续的分析和处理提供基础。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来检测和绘制轮廓，并提供示例代码。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了Python和所需的库。您可
原创
2024-09-23 04:56:02
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一、简介1、轮廓的相关概念1)什么是轮廓 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，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。2)注意事项: ①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 ②查找轮廓的
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2023-06-30 23:57:41
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画不多说，直接上代码，代码解释已经够详细了 #include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
/*因为关于关于边缘检测可以检测出边界的像素，但是他并没有将轮廓作为一个整体，
所以这里介绍的轮廓检测就是把这些
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2024-08-09 13:47:43
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一个轮廓一般对应一系列的点， 也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。 在opencv中可以用findContours()函数从二值图像查找轮廓findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓
◆ findContours() [1/2]void cv::findContours(InputArray image,  
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2024-04-27 22:59:34
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目录前言正文代码函数cv.GaussianBlurcv.thresholdfindContoursdrawContours参考 前言从标题就可以看出我们写这篇文章的意义了，我们的目的就是为了通过对图像进行处理，绘制出图像中物体的轮廓。从而为后面，我们计算一些特殊图形的周长，面积打下基础。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
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2023-07-26 21:55:33
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OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。其实绘图的函数在下面的博客中就已经总结过，不过这次换了一个思路重新温习下这些函数，并把他们应用到轮廓的绘图中。 轮廓绘制drawContours(Image, contours, k, Scalar(25
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2024-03-08 23:04:42
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OpenCV-Python 中文教程15——OpenCV 中的轮廓 一、初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓• 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数： cv2.findContours()， cv2.drawContours()1、什么是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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 •
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2024-05-07 21:01:21
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## 使用 OpenCV Python 画轮廓（无填充）教案
如果你刚入行，对 OpenCV 和 Python 不太熟悉，没关系，我们将一步步完成“画轮廓但不填充”的任务。以下是我们需要遵循的流程和具体代码示例。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/
原创
2022-11-10 10:11:53
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本章将通过一个案例研究，介绍如何设计出相互配合的函数；
1、turtle 模块
turtle
模块提供的
turtle.Turtle
函数创建一个 类型为
Turtle
的对象，可以赋值给变量，例如 bob 、sam 或者 jack 等(这里选的都是拟人化的名字)；
>>> import turtle
>>> bob = turtle.Turtle()
>
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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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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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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