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
绘制轮廓函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是 轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。im = cv2.imread('img/chess.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,30,255,0)
contours, hie
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2024-05-14 15:45:39
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(一)平滑处理1、高斯滤波器（个人感觉是最有用的）函数：GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double X, double Y=0, int borderType=BORDE
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2024-03-27 14:37:12
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用到的函数主要有5个： blur:均值滤波GaussianBlur：高斯滤波medianBlur：中值滤波bilateralFilter：双边滤波cvSmooth：1.0的滤波函数，根据参数不同可以进行不同的滤波 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
int smoothtype=CV_GAUSSIAN,
int para
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2024-05-21 15:07:08
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1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
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2024-05-06 19:19:22
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# Python轮廓平滑实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python轮廓平滑。下面是整个流程的步骤，以及每个步骤需要做的事情和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入必要的库)
C(读取和处理图像)
D(灰度化处理)
E(边缘检测)
F(轮廓平滑)
G(显示结果
原创
2024-01-18 08:40:10
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目录cv2.findContourscv2.drawContours代码及实验图 最近使用opencv-python检测图像轮廓的时候出现了一些错误，现在对常用的两个算法进行总结。1、cv2.findContours（） 1.1 返回值 该函数在opencv
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2023-08-23 22:13:09
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# Python轮廓点平滑实现流程
## 引言
在Python中实现轮廓点平滑是一个常见的需求，特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将引导你学习如何使用Python实现轮廓点平滑的过程。
## 步骤概览
下面是实现轮廓点平滑的基本步骤：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行前期处理
3. 获取图像的轮廓
4. 对轮廓点进行平滑处理
5. 绘制平滑后的轮廓点
## 代码实现
###
原创
2024-01-12 09:08:33
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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
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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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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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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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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## Python 求轮廓平滑度
在图像处理和计算机视觉领域，轮廓平滑度是一个重要的概念。平滑度可以用来描述一个对象的边缘的曲线程度，通常用于图像分析、特征提取和目标检测等应用中。
### 轮廓平滑度的定义
轮廓平滑度指的是一个曲线或轮廓的光滑程度或曲率程度。在图像处理中，我们可以通过计算轮廓曲线的长度、曲率或者其他几何特征来描述一个对象的轮廓平滑度。
### Python 实现
在 P
原创
2024-03-31 05:43:15
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# Python检测轮廓并平滑
在图像处理中，检测轮廓并对其进行平滑是一项非常重要的任务。轮廓检测可以帮助我们找到图像中感兴趣的物体的形状和边界，而轮廓平滑可以提高轮廓的质量，使其更加精确和清晰。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言来检测图像中的轮廓并对其进行平滑处理。我们将使用OpenCV库来实现这些功能，并提供代码示例来帮助读者更好地理解这个过程。
## 检测轮廓
在Py
原创
2024-02-20 03:14:12
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# Python平滑轮廓点
在图像处理和计算机视觉领域，平滑轮廓点是一种常见的技术，可用于提取图像中的边缘信息或轮廓信息，使得图像在后续处理中更加精确和准确。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具，可以帮助我们实现轮廓点的平滑处理。本文将介绍如何使用Python来平滑轮廓点，并给出相应的代码示例。
## 平滑轮廓点的方法
在图像处理中，平滑轮廓点的主要目的是消除噪声和提高
原创
2024-02-23 07:36:18
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轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。 import cv2
#读入图片
img = cv2.imread("1.png")
# 必须先转化成灰度图
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2023-06-19 17:14:54
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1.寻找轮廓apivoid cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()各个参数详解如下：Image表示输入图像，必须是二值图像，二值图像可以threshold输出、
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2024-06-10 07:36:46
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OpenCV Python 轮廓层次【目标】学习轮廓的层次关系在前几个课程里面，学习了 cv2.findContours() 函数, 传递了参数 Contour Retrieval Mode . 通常是 cv.RETR_LIST or cv.RETR_TREE 工作的很好，但是他们是什么意思呢？hierarchy 到底是什么呢？ 在某些情况下，有些形状是在其他形状内部，就像层级一样。我们称上层的为
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2023-12-07 22:56:05
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什么是轮廓找轮廓、绘制轮廓等1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色和灰度。轮廓在形态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。如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话，应该把原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物
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2023-06-23 20:57:40
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