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
写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。依然是是放出一些程序运
Opencv_Python中的轮廓 今天主要学2个点cv2.findContours(), cv2.drawContours()如何查找轮廓？当然使用cv2.findContours()，这个函数中有3个参数，一为输入图像，二为轮廓检索模式，三为轮廓近似方法。返回值有3个，一为图像，二为轮廓，三为轮廓的层析结构。 第一个参数是寻找轮廓的图像； 第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
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2024-02-22 11:34:41
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一、话说轮廓关于轮廓，我们一定能想起前面的边缘检测，但直接进行边缘检测后会出现一个尴尬的情况：只计算出了边缘，但对机器来说不知道哪些是物体的轮廓，而很多时候我们确实肥肠希望能找出物体的轮廓。轮廓检测能较好的化解这一尴尬的情况。对于轮廓，官方指导中给出了这样的解释：“轮廓可以理解为图像中具有相同颜色或密度的位于边界的连续点的集合，轮廓是形状分析和对象识别的有利工具。”在OpenCV中，我们常用fin
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2023-12-18 14:43:30
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getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT;交叉形：MORPH_CROSS;椭圆形：MORPH_ELLIPSE;第二和第三
文章目录图像梯度Sobel算子Scharr 算子Laplacian算子Canny边缘检测图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔轮廓检测画图函数轮廓特征面积周长轮廓近似多边形边界矩形外接圆 图像梯度Sobel算子dst= cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth：图像深度,都是默认-1，表示输入输出深度一样dx,dy：分别表示水平和竖直方向， 置1表示计算
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2024-04-07 22:17:52
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Laplacian算子边缘检测效果图原始图灰度图效果图scharr滤波器边缘检测效果图原始图X方向Y方向Scharr合并图1、Laplacian算子的简介Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。可使用运算模板来运算这定理定律。如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导
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2024-04-18 15:50:47
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓
opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images
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2024-07-17 14:33:24
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目录1.cv2.boundingRect()2.cv2.minAreaRect()3. cv2.minEnclosingCircle()4.cv2.fitEllipse() 5.cv2.fitLine() 在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。OpenCV提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。1.cv2.boundingRect()能够返回包
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2024-03-15 14:23:38
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针对物体轮廓，opencv还提供了一些相关的函数，来处理轮廓查找，绘制，拟合，以及计算轮廓周长和面积等，详细介绍如下：1. 寻找和绘制轮廓 opencv的findContours()能寻找图片中的轮廓，实现的是下面论文的算法：Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985. 函数对应的参数如下：c
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2023-07-23 22:36:05
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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本次我们将讨论OpenCV中的轮廓，轮廓属于OpenCV中的一个很重要的部分，同时我们在之前讲过的Canny边缘检测将作为基础。轮廓检测函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)参数含义：image 代表输入的图片。注意输入的图片必须为二值图片。若输入的图片为彩色图片，
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2024-02-14 15:11:51
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# Python轮廓内接圆
在计算机视觉领域中，常常需要处理图像中的轮廓信息，例如找到物体的外形或者内接圆等。本文将介绍如何使用Python语言来找到轮廓的内接圆，并通过代码示例来演示这一过程。
## 寻找内接圆的原理
轮廓的内接圆即为能够刚好包裹住轮廓的最大圆。在计算机视觉中，可以通过OpenCV库来实现这一功能。首先，需要找到轮廓的边界信息，然后通过最小外接圆的半径来确定内接圆的半径。
原创
2024-06-21 04:15:26
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C++ 图像处理——升级版卡尺标定法径向扫描拟合圆，附代码 使用语言：C++/Opencv4.3我针对上一个版本有了一些小改进，不过之前的版本能拟合一个圆环。并对运行速度有了比较大的提升，我先把效果图放上来吧。红色的点是我拟定的圆心，绿色的是通过拟合算法得出的圆，绿色的点也是拟合找到的圆心，还有一些参数我在下面介绍。总体的方法基本不变，还是使用的卡尺的方法。参考的还是Halcon的算子方式。对于
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2024-03-22 12:42:22
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、边缘检测1.Canny算子2.Sobel算子3.Laplacian算子4.Scharr滤波器二、霍夫变换1.霍夫线变换2.霍夫圆变换总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现
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2024-05-04 23:09:19
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在之前的笔记中，我们提取了图像中的轮廓信息，那么我们就可以通过这些轮廓来做一些进一步的操作。今天要整理记录的是对轮廓进行椭圆拟合。 轮廓的椭圆拟合，就是将一个轮廓近似表示为一个与该轮廓形状相近的椭圆，当这个椭圆的长短轴相等时就是一个圆。如果我们的目标本身是一个圆或椭圆，但是可能存在一些瑕疵，例如缺角、凹陷等等，那么进行提取轮廓、椭圆拟合后，就可以得到和目标物体近似的完整椭圆。 这就是轮廓椭圆拟合的
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2023-12-29 14:58:36
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曲平面拟合一、基于engine实现的曲面拟合案例（曲面方程：z=ax**2+by**2+cxy+dx+ey+f）二、基于opencv实现的平面拟合案例（加入了随机抽样一致性思维，剔除异常点） 背景： 在图像处理邻域常常都会用到直线、曲线、平面、曲面的拟合任务，以方便基于拟合的直线、曲线、平面、以及曲面去扩展到各种图像处理任务之中。关于各种拟合，目前多使用基于最小二乘法的方式去实现，具体的工具库有
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2024-06-28 00:22:36
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# Java OpenCV轮廓拟合入门指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Java 和 OpenCV 进行轮廓拟合。这个过程可以分为几个步骤，接下来我会详细讲解每一步的实现方式。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 导入库 |
原创
2024-10-17 13:57:18
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目录 流程图：哈尔特征harr 积分图 AdaBoost级联分类器SURF原理（1）构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间黑塞矩阵图像金字塔高斯金字塔DOG金字塔 尺度空间（2）利用非极大值抑制初步确定特征点非极大值抑制（3）精确定位极值点 三维线性插值法（4）选取特征点的主方向（5）构造surf特征点描述算子 （6）特征点匹配代码
# Python OpenCV 圆拟合教程
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的部分。而圆拟合是处理图像时常用到的技术，尤其是在处理具有圆形边界的对象时。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现圆拟合，特别是适合刚入行的小白。
## 项目流程
在开始之前，我们需要明确整个实现过程。下面是整个步骤的概述：
| 步骤 | 描述
