文章目录一、轮廓findContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码二.几何及特性概括——凸包(Convex Hull)凸包概念凸包扫描算法介绍——Graham扫描算法相关API介绍程序示例轮廓集合及特性性概括——轮廓周围绘制矩形框和圆形相关理论介绍轮廓周围绘制矩形 -API绘制步骤程序实例四.图像矩(Image Moments)1、相关理论2、API介绍计算轮廓面积cv::co
上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack（）这个API函数能够获取图像中的强角点。但是获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档https://xueyayang.github.io/pdf_posts/
# 实现Python OpenCV亚像素轮廓
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要帮助新手解决问题并指导他们完成特定任务。在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何实现“Python OpenCV亚像素轮廓”。我们将一步步地介绍整个流程，包括所需的代码和注释，以便新手能够更好地理解并成功实现这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过表格展示整个实现“Python OpenCV亚
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
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
# Python计算JSON内像素总数
在处理图像数据时，我们经常会遇到需要计算图像中像素总数的情况。而在很多情况下，图像数据会以JSON格式存储。本文将介绍如何使用Python计算JSON中像素的总数。
## JSON格式简介
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，以易于阅读和编写的文本格式为基础。在JSON中，数据以键值对的形式存储，
轮廓面积轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。double contourArea( InputArray contour, bool oriented = false );contour：轮廓的像素点oriented：区域面积是否具有方向的标志，true表示面积具有方向性，false表示不具有方向性，默认值为不具有方向性的false。函数的返回值是统计轮廓面积的结果，数据
<br />一、像素块预测<br />H.264/ AVC标准中的基本预测技术是基于块，而不是基于对象的。它的编码器是利用混合的编码方案来提高编码效率，这些方案包括高级的预测技术和有效熵编码技术。在运动预测中它使用不同的块的大小进行预测，以树结构的方式来组织预测模式。其主要的特点也包含在多参考帧预测方式和通用B帧的概念上。H.264像素块预测编码包括帧内块预测和帧间块预测，而帧内块预测在H.264中占有极重要的地位。在图像信号压缩编码中，由于亮度信号和色差信号是分别进行处理的，因此，预测又可分亮度信号预测和
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2021-08-12 11:45:02
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文章目录一. 像素值统计的需求二. 像素值统计的API① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API② 获取像素的均值和方差的API③ 统计非零像素的个数 一. 像素值统计的需求统计一个图像中的像素在工作中很有必要的,因为图像处理过程中主要就是和像素打交道.主要统计的数据:像素最大值像素最小值像素最小值的位置像素最大值的位置像素均值像素方差(像素方差,是所有像素和像素均值之间的
学习OpenCV快一年了，最近做了一个简单的人流量统计的项目，分享给大家。 本次人流量统计用的是纯OpenCV的技术，没有涉及深度学习的知识，如果大家深度学习做得好的话，效果会更好。 首先介绍我的环境Windows10+OpenCV3.4.3
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2023-09-22 17:11:45
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# 使用 Python OpenCV 统计像素分布的完整指南
在图像处理中，统计像素分布是一个非常重要的任务，可以帮助我们分析图像的特征。本文将指导你如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现这一功能。
## 整体流程
整个任务可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载图像 |
| 3
！！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.
直方图统计像素： 计算图像直方图； 利用查找表修改图像外观； 直方图均衡化； 反向投影直方图检测特定图像内容； 用均值平移算法查找目标； 比较直方图搜索相似图像； 用积分图像统计像素计算图像直方图： 直方图是一个简单的表格，表示一幅图像（有时是一组图像）中具有某个值的像素的数量。 因此，灰度图像的直方图有256 个项目，也叫箱子（bin） OpenCV 中计算直方图，可
# 使用 OpenCV 统计像素值数目
在计算机视觉和图像处理中，统计图像的像素值数目是一项非常基本的任务。在这篇文章中，我将为你详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现这一功能。对于初学者来说，掌握这一技能将为你开展图像处理相关的工作打下良好的基础。
## 流程概述
在统计图像像素值的过程中，我们应该遵循一定的步骤。以下是整个流程的示意表格：
| 步骤 | 描述
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
/*
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
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找白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 如何
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
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。
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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