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
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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目录前言：本篇学习内容：1.绘制图像轮廓参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内容：1.绘制图像轮廓1.绘制图像轮
轮廓一般对应一系列点包围了一个区域（也就是图像中一条曲线），它将一些列边界包围起来，形成的一个区域。 先通过滤波、阈值化的操作，然后寻找轮廓，定位到识别的物体的区域，这样可以将区域标记出来。findContours() 函数从二值图像中查找轮廓。void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArr
OpenCV中的轮廓1.初识轮廓1.1 原理1.2 常用函数2.轮廓的特征2.1 矩2.2 轮廓近似2.3 凸包2.4 边界2.5 拟合2.6 极点3. 形状匹配4. 轮廓的层次结构4.1 轮廓的层级结构4.2 轮廓的检索形式 1.初识轮廓1.1 原理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。使用二值化图像可以更准确识别轮廓。寻找轮廓之前要进行阈值化处理或C
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 { 10 Mat src = imread("test.jpg");11
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2018-09-23 12:36:00
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c++
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
/**
* 模板轮廓匹配定位
* @param src 原图像
* @param tpl 模板图像
* @param angle_range 角度范围
* @param scale_range 比例范围
* @return 匹配结果，包括匹配位置和匹配度
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2023-10-15 14:11:52
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本篇博文详细探究OpenCV的轮廓绘制函数drawContours()。先来复习一下轮廓绘制函数drawContours()的原型和参数。 C++原型如下void cv::drawContours( InputOutputArray image,
InputArrayOfArrays contours,
int contourIdx,
const Sca
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,  
一、查找绘制轮廓1.1 寻找轮廓一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。void findContours(
inputArray,
outputArray,
outputArray hierarchy,
int mode,
int method,
Point offset=Point()
) ;第一个参数，输入图像，需为8位单通道图像，可以使用compare()、inr
opencv绘图openCV中的绘图功能openCV绘制函数是：代码结构代码下载和运行 在本教程的第一部分中，我们将简要回顾OpenCV的绘图功能。然后，我们将配置我们的开发环境并查看我们的项目目录结构。完成审查后，我们将继续实现两个Python脚本：basic_drawing.py image_drawing.py 这些脚本将帮助您了解如何使用OpenCV执行基本的绘图功能。在本指南的最后，您
canny之类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，但是并没有将轮廓作为一个整体。所以，这一章主要学习的是边缘像素组成轮廓。
原创
2023-02-14 16:40:41
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通常提取物体的轮廓时，图像都存在噪声，提取效果并不理想。如提取下图的轮廓时，提取代码：import cv2
img = cv2.imread("mouse.png")
cv2.imshow("origin",img)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.TH
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2023-08-31 14:04:29
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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。 •
OpenCV 中的轮廓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
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，请使用二进制图像。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，findContours()不再修改源图
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2020-06-17 11:34:00
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#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;Mat src, dst, canny_src;int threshold_value = 100;int max_threshold = 255;RNG rng(12345);void demo_co...
原创
2021-08-31 14:59:48
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首先我们需要3个工具：1.Windows版本的Qt，我们一般在Qt的官方网站上面下载Qt的Windows版本，这里我使用的是qt-sdk-win-opensource-2010.05.exe，现在的Qt出到Qt5.0.1，也可以使用这个版本的Qt。2.OpenCv库。这个我是在OpenCv的中文网站上面下载的，我用的是OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe这个版本。3.Cma
# 绘制轮廓线 Python OpenCV
在图像处理中，轮廓线是指连接具有相同颜色或强度的相邻像素的连续曲线。通过绘制轮廓线，我们可以找到对象的边界并进行形状识别、分割等操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来绘制图像中的轮廓线。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以通过以下命令使用pip来安装：
```bash
pip install
本文内容是对Opencv官方文档的学习笔记初识轮廓轮廓可以简单地认为是将连续的点(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监测和识别中很有用。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，如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你需要将原始图像存储到其他变量，或者作如下处理：img=cv2.i
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2023-09-09 23:23:18
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