引言 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。
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2023-10-19 09:03:29
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Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现 本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹
CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;
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2024-04-24 22:53:56
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热力学第三定律是热力学的四条基本定律之一，其描述的是热力学系统的熵在温度趋近于绝对零度时趋于定值。而对于完整晶体，这个定值为零。由于这个定律是由瓦尔特·能斯特归纳得出后进行表述，因此又常被称为能斯特定理或能斯特假定。1923年，吉尔伯特·路易斯和梅尔·兰德尔对此一定律重新提出另一种表述。 &
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2024-02-28 21:55:38
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轮廓指的是将连续的点连接在一起的曲线，具有相同的灰度值或颜色，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或灰度值的曲线寻找轮廓应该用二值图，这样更明显findcontours会改变原图，应该用copyto保存原图查找轮廓应该是在黑色背景中找到白色物体一：轮廓查找函数findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,int m
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2023-09-26 16:16:57
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opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
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2023-08-13 10:07:08
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#include<iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<o
原创
2022-05-23 16:47:35
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 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
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2024-01-09 19:36:03
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凸包(Convex Hull)是一个计算几何中常见的概念，简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有点，理解物体形状轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。很多复杂物体的性能能被这种缺陷表示出来 #一、寻找轮廓：findContours()函数 一个轮廓一般对应着一系列的点，也就是图像中的一条曲线，在OpenCV中，可以
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2024-08-09 10:40:33
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得到连通域还可以图上标号最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。不然老忘记。。。。。。。提取轮廓函数void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
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2023-08-28 10:19:47
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'''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
和物体的检测和识别中很有用。
• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。
• 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像
存储到其他变量中。
• 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白
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2023-12-12 20:28:27
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 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
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2024-08-23 17:29:31
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对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
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2023-09-13 08:00:56
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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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三、轮廓提取建议参考：OpenCV轮廓特征1、函数法 轮廓提取是提取出想要的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分。轮廓提取主要参考了这一篇文章。 我们在上一步得到图像的边缘之后，进行轮廓的提取与表示。 所使用的函数是：findContours()，函数原型：findContours( InputArray image,
OutputArrayOfArrays contours,
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2023-10-20 23:48:03
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# Python OpenCV 轮廓提取入门指南
Python 是一门高效并且易于上手的编程语言，而 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）则是一个广泛使用的开源计算机视觉库。轮廓提取是图像分析中的一个重要任务，今天我会引导你通过一个简单的流程来实现 Python 中的轮廓提取。
## 整体流程
在进行轮廓提取之前，我们需要理解整个过程。以下是
# OpenCV Python轮廓提取教学
轮廓提取是计算机视觉中的一种基础技术，可以用于图像处理、物体检测等多个领域。本文将向你介绍如何使用Python的OpenCV库来实现轮廓提取的基本步骤。
## 整体流程
在实现轮廓提取之前，我们先了解一下整个流程。下表展示了步骤和对应的功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
在本博文中，我将详细记录如何使用 Java 和 OpenCV 提取图像的轮廓。这个过程涵盖了从环境配置、编译过程到参数调优和定制开发的整个流程。以下是整个工作流程的详细描述。
## 环境配置
首先，我需要配置好 Java 和 OpenCV 的环境。在这一步中，确保我的开发环境能成功编译和运行 OpenCV。
```mermaid
flowchart TD
A[准备开发环境] -->
目标了解轮廓是什么。学会寻找轮廓，绘制轮廓等。您将看到以下功能：cv2.findContos(), cv2.drawContours()轮廓是什么？轮廓可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和目标检测与识别的有效工具。为了获得更高的精度，请使用二进制图像。因此，在寻找轮廓之前，应用阈值或精明的边缘检测。findContos函数修改源图像。因此
findContours函数，这个函数的原型为：void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar- chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours
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2024-03-21 19:38:17
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最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。1 void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓
2 (
3 InputOutputArray image,//输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值的
4 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
5 OutputArray hierarchy,//
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2023-06-28 23:30:35
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