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
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2024-04-28 22:49:39
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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
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2023-11-24 08:21:36
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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 = False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) cv2.convex
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2024-07-02 05:32:45
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本文实现的功能，查找轮廓，经常和findContours()一起使用的一个函数是approxPolyDP()。approxPolyDP()用另一条顶点较少的曲线来逼近一条曲线或者一个多边形，这样两条曲线之间的距离小于或等于指定的精度。同时也有使闭合逼近曲线的选项（那就是说，起始点和终止点相同）。pointPolygonTest()函数判定一个点是否在一个多边形内。鼠标回调函数的使用。#includ
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2024-02-25 08:40:00
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OpenCV图像的轮廓的匹配 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上
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2024-03-10 09:57:16
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# 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 |
| --
如何判断轮廓是否为圆？
判断一个轮廓是否为圆？这看似简单的问题，在opencv中并没有现成的函数。当我真正想运用的时候，却发现还是有许多内容在里面的。 比如这幅图片，由于瓶口是有缺陷的，造成找到的最大外轮廓不闭合。那么该如何判断这个轮廓是否是圆了。 我认为从
好久没有发OpenCV的博客了，最近想到了一个识别地图轮廓的方案，就写来试试。（识别中国的28个省份地图轮廓，不考虑直辖市）首先，我的基本思路是 用最小的矩形将地图的轮廓圈出来，可以根据长方形的长宽比判断，也可将其缩放至特定的大小，计算其轮廓上的像素个数来判断。缺点：用摄像头读取图片时，使用这种方法会有一些误差。也可以ANN训练识别，但是这样做效率低。 step 1. 读取图
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2024-06-19 17:55:56
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OpenCV Python 轮廓特征【目标】轮廓矩轮廓周长、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.
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2023-11-04 08:18:16
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# 使用OpenCV与Python获取轮廓内所有坐标的指南
在计算机视觉中，获取轮廓内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获取轮廓内所有坐标”的流程表：
| 步骤 | 描述
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
findContours：找到图像中轮廓approxPolyDP：对多边形曲线做近似boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓createTrackbar(" Threshold:", "Source", &thresh, max_thres
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2024-03-19 23:00:55
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简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。代码如下： import cv2 as cv
import numpy as np
def contours_demo(image):
dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪
gray = cv.cvtColor(dst,
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2023-09-30 11:18:19
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# Python OpenCV 判断轮廓是否闭合
轮廓在计算机视觉中 означают的形状或物体的边界。通过OpenCV库，我们能够提取图像中的轮廓并进行各种分析。判定一个轮廓是否闭合，意味着检查它的起点和终点是否相同。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV来判断轮廓是否闭合，并附上相关的代码示例。
## 1. 什么是轮廓？
在图像处理中，轮廓是连接相同颜色或灰度值的边界线。它是
# 使用OpenCV Java判断轮廓是否闭合
在计算机视觉领域，轮廓检测是图像处理中的一个重要任务。在许多应用中，我们希望能够判断某一个轮廓是否为“闭合”的。换句话说，闭合轮廓是指一个轮廓的起始点和终止点相同，从而构成一个完整的封闭形状。本文将探讨如何使用OpenCV Java库来实现这一功能。
## 1. OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Visi
原创
2024-10-02 05:19:27
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知识要点1. 分水岭算法涉及API:(前景物体从背景中分离)distanceTransform () # 计算img中非零值到距离它最近的0值之间的距离connectedComponents() # 求连通域, 用0标记图像的背景，用大于0的整数标记其他对象watershed(image, markers)# 执行分水岭法2. GrabCut (交互式区分前景背景), 通过交
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2024-03-28 10:58:13
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！！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.
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2024-01-05 16:57:27
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接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;/
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2024-08-15 11:15:02
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