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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代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
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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这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓 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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是
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2023-11-02 00:35:30
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凸包(Convex Hull)是一个计算几何中常见的概念，简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有点，理解物体形状轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。很多复杂物体的性能能被这种缺陷表示出来 #一、寻找轮廓：findContours()函数 一个轮廓一般对应着一系列的点，也就是图像中的一条曲线，在OpenCV中，可以
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2024-08-09 10:40:33
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各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
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2023-11-02 09:29:49
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findContours函数参数说明及相关函数findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像i
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()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。• 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
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2024-03-18 16:37:51
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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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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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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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轮廓是图像中表示边界的一系列点的集合。
虽然边缘检测算法可以根据像素间的差异检查出轮廓边界的像素，但是它并没有把轮廓做为一个整体表示出来。所以下一步工作是把这些边缘检测出来的像素组装成轮廓。
openCV中可以用findContours()函数来从二值图像中提取轮廓。
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。
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2024-09-03 04:18:49
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OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
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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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使用Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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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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轮廓仪是一款检测物体轮廓要素的仪器，该仪器有两种类型，接触式与非接触式，今日小编就带你们来了解一下接触式与非接触式轮廓仪吧。 接触式轮廓仪接触式轮廓仪是通过将待测物体的表面滑过测针以获取表面轮廓参数，例如角度处理(坐标角，Y坐标的角度，两线之间的角度)，圆的处理(圆弧半径，圆心到圆心距离，圆心到直线的距离，交点到圆心的距离，直线到切点的距离)，点线处理(两条线的交点，交点到直线的距离，交点和交点之
