前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制轮廓首先
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2023-09-17 13:19:30
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OpenCV学习笔记—数据类型一、基础类型1.1 Point类1.2 Scalar类1.3 Size类1.4 Rect1.5 Matx<>1.6 Vec<>1.7 复数类二、辅助对象2.1 TermCriteria类2.2 Range类2.3 智能指针和垃圾收集2.4 DataType<>模板2.5 InputArray和OutputArray类三、工具函数
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2024-03-26 14:28:53
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1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子，opencv也可以对图形的轮廓进行面积的筛选，剔除无效区域。int main()
{
Mat srcImage = imread("D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png");
imshow("【原图】", srcImage);//首先对图像进行空间的
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2024-01-15 18:48:47
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基本数据类型cv::Vec类cv::Vec<>是固定向量类，不同与STL的vector是动态向量，更像是STL的array，长度固定；如cv::Vec<int,6> ivec6; 有已经内置的别名：cv::Vec{2,3,4,6}{b,w,s,i,f,d}cv::Vec{2,3,4,6}{b,w,s,i,f,d}
//内置的类型重命名：typedef Vec<ucha
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2024-07-08 21:00:31
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import cv2img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' )cv2.imshow( 'img', img )gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY )ret, binary = cv2.threshold( gray, 127,...
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2015-12-09 21:23:00
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；7、cvCreateFileCapture：通过参数设
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2024-03-28 13:40:26
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第一章3 opencv绘图函数主要有cv2.line()//画线， cv2.circle()//画圆， cv2.rectangle()//长方形，cv2.ellipse()//椭圆， cv2.putText()//文字绘制主要参数img：源图像color：需要传入的颜色thickness：线条的粗细，默认值是1linetype：线条的类型，8 连接，抗锯齿等。默认情况是 8 连接。cv2.LINE
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2023-08-11 14:34:39
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轮廓检测有什么作用：
使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位。什么是轮廓：
当我们把物体边缘所有的点连接在一起可以获得轮廓。对于特定的轮廓是指那些具有相同颜色和亮度的边界点像素。
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2023-08-02 09:19:00
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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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最近在用vs和opencv库在做图像处理的项目，关于轮廓识别部分，我查阅了一些资料， 现结合自己的理解整理出来，希望能对你有用。1.contours概述 在利用openCV对图像进行处理时，我们可能会需要提取出图片上物体的轮廓，进而判断其形状、获取轮廓上的点等等。为了便捷地获得图像轮廓，我们可以使用opencv库中的Contours相关API接口。 Contours可以简单地被理解为一条由其上全部
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2023-11-24 08:21:36
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轮廓特征属性及应用(七)—位置关系及轮廓匹配1.计算点与轮廓的距离及位置关系——pointPolygonTest()2.矩的计算——moments()3.形状匹配(比较两个形状或轮廓间的相似度)——matchShapes()先上ppt： 代码：1.计算点到轮廓的距离与位置关系 1. ///计算点到轮廓的距离与位置关系
2. #inclu
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2023-11-29 19:55:43
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文章目录轮廓查找cv2.findContourscv2.drawContours示例对象测量cv2.contourAreacv2.arcLengthcv2.boundingRectcv2.moments示例 轮廓查找cv2.findContours在二值图像中查找轮廓findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]
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2024-03-15 09:40:25
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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和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边缘检测采用双阈值值法，高阈值用来检测图像中重要的
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2024-05-09 08:15:37
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## Java OpenCV获取轮廓面积
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库。它包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。其中一个常见的应用是获取图像中物体的轮廓，并计算轮廓的面积。本文将介绍如何使用Java和OpenCV库获取轮廓的面积，并提供具体的代码示例。
### 准备工作
首先，确保你已经安装了Java开发环境和OpenCV库。如果你还没有安装OpenCV库
原创
2023-10-01 04:41:20
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在进行图像处理时，获取最大轮廓是一个常见的需求，特别在物体检测和图像分析领域。本文将详细记录如何在 Java 中使用 OpenCV 获取图像的最大轮廓的全过程，涵盖了从初始技术痛点到解决方案的各个方面。
在开始之前，了解一下我们所面对的初始技术痛点。
### 初始技术痛点
在图像处理的实际应用中，我们经常需要从图像中提取出特定的区域和轮廓，尤其是在处理复杂背景或多特征物体时，获取最大轮廓显得
流程：原图转灰度图—灰度图转二值图—（滤波）—找轮廓void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
int meth
写在前⾯模式识别领域有⼀个经典问题：边缘轮廓提取。轮廓提取是很多算法的基础，例如霍夫直线检测、霍夫圆检测、snake主动轮廓模型等。在轮廓提取后，为了加快算法的效率，通常会对轮廓进⾏过滤，去掉不需要的噪声轮廓，这⼀步往往使⽤的⽅法就是轮廓匹配。轮廓匹配算法的强⼤远远不⽌于此，在图像纹理信息较简单的情况下，可以使⽤轮廓匹配算法直接找到⽬标，进⾏精确的定位。如图，如何在右图中精准地找到左图的四⻆星？本
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2024-05-09 09:57:23
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在检测物体的轮廓时，我们通常会使用到opencv中的findcontour和drawcontour，比较常用而且效果不错。那么findcontour是基于什么原理来实现轮廓的提取呢？1985年，有个叫satoshi suzuki的人发表了一篇论文，Topological structural analysis of digitized binary images by border followi
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2023-10-20 10:33:58
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话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
'''
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2024-01-27 20:47:45
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OpenCV 霍夫变换与轮廓提取3. 霍夫变换3.1 霍夫直线3.2 霍夫圆4. 轮廓提取4.1 查找轮廓4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换首先放上霍夫变换官方文档：[霍夫直线变换官网文档]3.1 霍夫直线import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 1. 将图片以灰度的方式读取进来
img = cv.i
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2024-02-25 06:23:56
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