OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingC
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、
18.OpenCV的图像轮廓——霍夫变换 文章目录前言一、霍夫直线变换二、概率霍夫直线变换三、霍夫圆变换四、OpenCV-Python资源下载总结 前言 霍夫变换用于在图像中查找直线和圆等形状。一、霍夫直线变换 cv2.HoughLines()函数利用霍夫变换算法检测图像中的直线，其基本格式如下：lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, thresho
轮廓拟合矩形包围轮廓1,函数cv2.boundingRect()能够绘制轮廓的矩形边界retval = cv2.boundingRect( array)retval 表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高 ， 也可以是4个返回值形式 x , y ,w ,h = cv2.boundingRect( array)array 是灰度图像或轮廓 然后使
目标理解什么是轮廓。学习寻找轮廓，绘制轮廓等等您将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()轮廓是什么?轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。为了更好的准确性，使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，应用阈值或精明的边缘检测。自从opencv3.2以来，findContour
话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
'''
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
文章目录前言一、cv2.Canny（image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]）二、cv2.threshold（src, thresh, maxval, type[, dst]）三、cv2.getStructuringElement(, )四、cv2.dilate()和cv2.erode()五、
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
转载
2023-07-26 21:55:33
237阅读
opencv-python如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分以及opencv常见的问题一、如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分 主要用到的函数：cv.threshold（） cv.findContours（） cv.drawContours（） 首先要讲的是这三个函数的输入图像，这里很重要也很麻烦。 1.cv.threshold（）函数输入的图像数据可以是单通道也可以是三
转载
2023-08-13 23:05:42
321阅读
话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
import numpy as np
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
目录：轮廓常用函数第一个应用第二个应用轮廓就是连接所有连续点(沿着边界)的曲线，具有相同的颜色或灰度值。轮廓是形状分析、物体检测和识别的有用工具。为了提高提取轮廓的精确度，需要先通过阈值处理或canny边缘检测将图像转换为二值图像。在 OpenCV 中，寻找轮廓就像从黑色背景中寻找白色物体，所以要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。只罗列和轮廓相关的几个函数没啥意思，通过两个例子可以对其用法
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
'''
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as
原创
2023-05-18 17:11:07
346阅读
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
1. 寻找
轮廓1.1 相关API说明：第一个参数：输入的图像是经过边缘提取处理后的二值化图像；conturs向量是用来存储
轮廓点的，可以这样理解：一个
轮廓的所有点用一个小容器vector，所有小容器再用一个大容器vector装起来，所以像下面这样定义第二个参数：vector<vector<Point>> contours；，相当于是一个二维向量吧，如下：第三个参数是
轮廓的索
入门目标理解什么是轮廓学习寻找轮廓，绘制轮廓等你会看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测与识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。所以在找到轮廓之前，应用阈值或Canny边缘检测。从 OpenCV 3.2 开始，findCon
引言在图像处理中，对于直方图这个概念，肯定不会陌生。但是其原理真的可以信手拈来吗？本文篇幅有点长，在此列个目录，大家可以跳着看：分析图像直方图的概念，以及opencv函数calcHist(）对于RGB图像的直方图的绘制在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制直方图均衡化直方图的反向投影图像直方图分析以及opencv函数实现（一）直方图的介绍直方图到底可以干什么呢？我觉得最明显的作用就是
轮廓：更多函数目标 我们要学习 • 凸缺陷，以及如何找凸缺陷 • 找某一点到一个多边形的最短距离 • 不同形状的匹配原理与代码凸缺陷 前面我们已经学习了轮廓的凸包，对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷。 OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。函数调用如下：hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints =
目录一、轮廓检测基础理论1、轮廓概述2、API介绍1、cv.findContours函数（查找轮廓）2、cv.drawContours函数（画出轮廓）检测轮廓并画出：（用二值图检测轮廓）二、代码及效果三、轮廓检测的属性1、画出单个轮廓2、显示面积和周长代码及效果四、近似轮廓1、步骤2、API3、实现各精度的近似轮廓： 五、边界矩形和外接圆1、边界矩形 2、外接圆总代
第二篇：介绍具体函数用法图片读取、保存namedWindow()：使用该函数创建一个空图片的窗口时，需要手动释放窗口资源（不推荐这种用法）// imread()
Mat pic = imread("图片路径", 读取方式_可缺省); // 默认读取原图
// imshow()
imshow("窗口名", Mat对象名);
// imwrite()
imread("图片存储
