问题提出title:OpenCV / C++ - Filling holescontent:Hello there,For a personnel projet, I'm trying to detect object and there shadow. These are the result I have for now: Original:Object: Shadow: 
文章目录图像轮廓与图像分割修复(opencv3编程入门第八章)第一节 查找并绘制轮廓两个库函数的使用示例代码1示例代码2 图像轮廓与图像分割修复(opencv3编程入门第八章)第一节 查找并绘制轮廓两个库函数的使用void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarch
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
# 使用 Python 和 OpenCV 填充轮廓 在这篇文章中,我们将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库对图像中的轮廓进行填充。通过这篇文章,你将学习整个流程,并在每一步中获得相关的代码示例和解释。 ## 整体流程 在开始编码之前,让我们先明确下整体的步骤。以下是执行轮廓填充的步骤: | 步骤 | 描述 | | --
原创 8月前
167阅读
Python版本是Python3.7.3,OpenCV版本OpenCV3.4.1,开发环境为PyCharm 文章目录(十二)图像轮廓12.1 查找并绘制轮廓12.1.1 查找图像轮廓:findContours函数 (十二)图像轮廓边缘检测虽然能够检测出边缘,但边缘是不连续的,检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体,用于后续的计算。 OpenCV提供了查找图像轮廓的函数
OpenCV Python 轮廓特征【目标】轮廓轮廓周长、轮廓面积轮廓拟合、轮廓凸包、轮廓凹凸性检查外接矩形、最小包围圈椭圆拟合、直线拟合【代码】周长、面积、矩第一幅图像为原始轮廓图像,第二幅图像为轮廓点拟合图像(精度为周长的1/10),第三幅图像为轮廓点拟合图像(精度为周长的 5/1000)import numpy as np import cv2 # 读入图像并二值化 img = cv2.
转载 2023-11-04 08:18:16
19阅读
# 使用OpenCV与Python获取轮廓所有坐标的指南 在计算机视觉中,获取轮廓的坐标是一个常见的任务。今天,我们将使用OpenCV和Python来实现这一目标。接下来,我将给出一个详细的步骤流程,并提供相应的代码和解释。 ## 步骤流程 以下是实现“OpenCV Python获取轮廓所有坐标”的流程表: | 步骤 | 描述
原创 10月前
217阅读
查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在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.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindCon
!!此篇是基于IplImage* (C接口或者说2.1之前版本的接口,新的Mat的访问方式请参考博文: 《访问Mat图像中每个像素的值》) IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构,用来表示图像,其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析(来自OpenCV中文网站:http://www.
转载 2024-01-05 16:57:27
34阅读
opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板这部分的《opencv_tutorial》上都是直接上代码,没有原理部分的解释的。十一、轮廓1、图像中找轮廓/// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );Mat canny_output;/
转载 2024-08-15 11:15:02
143阅读
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
转载 2024-02-19 18:51:03
197阅读
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"
转载 2023-06-30 23:56:28
421阅读
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。
文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
转载 2024-04-27 10:28:29
974阅读
一、OpenCV中的轮廓 图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像,包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX, 其中c 代表 “轮廓(contour)”,h 代表 “孔(hole)”(也可以理解为轮廓)。 同样,左图是原始图片,右图是寻找到的轮廓,它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
转载 2024-08-29 16:09:38
311阅读
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
轮廓特征目标查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩   图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。   函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下:# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
/* 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
转载 2023-12-14 19:13:44
55阅读
 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
转载 2023-11-02 10:42:23
106阅读
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
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5