# 使用 OpenCV 和 Python 寻找最大轮廓
## 引言
在图像处理领域，轮廓检测是一项非常重要的技术。它可以帮助我们找到图像中的形状、边缘和特征。在很多应用中，比如目标识别、物体追踪等，找到最大轮廓往往是一个核心任务。本文将介绍如何使用 OpenCV 库和 Python 编程语言找到图像中的最大轮廓，并给出详细的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 环境准备
在开始之前
原创
2024-09-10 06:09:04
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经过两周opencv的学习，作者对opencv有了一些自己的理解和心得，总结出一套较为实用提取图像轮廓的方法。操作步骤：1、图像锐化。图像锐化的目的是为了要增强图像中对比度，这样可以使提取轮廓的效果，让轮廓显现的更明显。这里我们使用拉普拉斯算子遍历图像，预先定义矩阵：Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 1, 1, 1, 1, -8, 1, 1, 1, 1);运用fi
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2023-09-04 14:27:51
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插入头文件：#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;声明全局变量:Mat img;
int threshval = 160; //轨迹条滑块对应的值，给初值160声明定义轨迹回调函数:static void on_trackba
前言：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。一、查找、绘制轮廓首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点(像素)，这一系列的点构成一个有序
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2024-06-26 18:16:14
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本文主要是介绍如何根据图片的像素值寻找同一像素值的类，并寻找轮廓圈出图片。1.二值化函数原型double threshold( InputArray src,OutputArray dst,double threshold,double maxval,int type ); 参数说明 src：原始数组，可以是Mat类型。 dst：输出数组，必须与 src 的类型一致。 threshold：阈值 m
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2024-03-23 10:01:23
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轮廓发现前言： 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。一、查找、绘制
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2024-04-27 14:31:11
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简 介： 本文介绍了利用OpenCV和Python编程来计算形状轮廓的中心点。当然后面还会继续给出如何通过轮廓来分辨物体形状种类，以及对于各自的颜色进行标准。关键词： OpenCV，contours，中心点
§01 寻找轮廓的中心今天在图像处理中需要用到OpenCV的轮廓中心，在 OpenCV center of contour 中看到了给定的方法。将其总结如下，便于以后的应用
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2023-12-11 15:22:31
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引言Opencv图像轮廓检测主要是通过对图像进行边缘提取，并将提取出的边缘连接成为一个完整的边缘线来实现的。图像轮廓和边缘的区别，边缘是零散的，而图像的轮廓是一个整体cv2.findContours() 是Opencv库中的一个函数，用于在二值化图像中查找轮廓。该函数的参数包括三个部分：img: 需要查找轮廓的源图像，必须是一个灰度图或二值图。mode: 轮廓检索模式，指定如何检测轮廓。有四种模式
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2023-09-23 08:48:25
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本文接着上一篇 《自动车牌识别（ANPR）练习项目学习笔记1（基于
opencv）》 继续做笔记C. SVM分类算法的原始数据准备、训练和判别上一篇结束的时候获得了 vector<Plate> 类型的 posible_regions ， 里面存放了被认为有可能是牌照区域的Plate。Plate类没有搞明白，但是这里要用到的 posible_regions[i].plateIm
51CTO博客作者Ronny的文章，原文地址 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
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2024-06-18 12:05:51
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注：本文使用的编程语言是python。 如果读者使用的是C++，有些代码可能需要自行变更！前言 初学opencv的阶段，难免是从枯燥地啃文档和记函数开始。逐一而草率地“过”一遍函数用法，对于初学者而言，其实很难起到学习的进步。只有在具体的实例中，才能更好地理解函数用法和搭配 的 妙用。 笔者在视觉库cvzone和halcon的启发下，总结了些opencv实现的颜色和轮廓的提取&筛选方
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2024-01-18 16:54:28
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1)什么是轮廓 轮廓可以简单的认为是将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用注意事项： 1.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边缘检测 2.查找轮廓的函数会修改原始图像，如果你在查找轮廓之后还想使用原始图像的话，应该将原始
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2023-10-09 15:42:40
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1.轮廓边界框物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取，常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数，函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似；函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形，函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮廓最小圆；函数minAreaRect表示
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2023-10-20 14:04:50
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一，利用面积对轮廓进行筛选注意这种面积筛选有一个弊端就是比如有两个轮廓，A轮廓为500B轮廓为300当面积设置为 area<400时就可以筛选出面积小于300的所有轮廓反之大于300的轮廓 如果有两个圆轮廓一大一小，可能就只能保留一个了如果知道这两个形状的轮廓面积，或许可以利用 逻辑与 进行筛选。效果图//圆心
#include<iostream>
#include&
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2024-02-03 22:45:55
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使用OpenCV也有一段时间了，中间遇到了不少问题。一般都是到网络上找答案或者自己试验，现在把这些经验好好整理下，方便自己查找也方便同行参考。最新更新日期：2009.09.26一、轮廓(Contour)1.cvDrawContours()可以填充轮廓内部。cvDrawContours(gray, contour,cvScalar(255,255,255,0),cvScalar(255,255,25
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2023-11-09 10:55:42
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opencv-python如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分以及opencv常见的问题一、如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分 主要用到的函数：cv.threshold（） cv.findContours（） cv.drawContours（） 首先要讲的是这三个函数的输入图像，这里很重要也很麻烦。 1.cv.threshold（）函数输入的图像数据可以是单通道也可以是三
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2023-08-13 23:05:42
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在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 来查找图像中的最大轮廓是一项非常有用的任务。下面，我将详细描述如何利用 Python 和 OpenCV 解决“python opencv找最大轮廓”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展的内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境准备好。以下是环境中需要的一些依赖和它们的版本兼容性矩阵：
找图像分割的时候看到了GrabCut算法，但是大部分都是要人机交互用鼠标划分区域，想着先通过大轮廓把目标图像分割出来，排除背景干扰，然后对目标图像进一步细节处理。配置好opencv环境后，按照如下代码，先通过形态学进行预处理，然后找到最大轮廓的正外接矩形，把这个矩形当成GrabCut算法中需要的参数进行分割，最后结果还不错。函数原型：void grabCut( InputArray img, In
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2024-02-25 08:40:11
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# 使用OpenCV和Python找到图像中的最大轮廓
在计算机视觉中，轮廓是指图像中明显的边缘或曲线。在处理图像时，有时我们需要找到图像中的最大轮廓，以便进行进一步的分析或处理。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，结合Python语言可以轻松实现这一功能。
## 寻找最大轮廓的步骤
1. 读取图像并将其转换为灰度图像
2. 使用阈值处理将图像转换为二值图像
3. 寻找图像中的所有轮廓
原创
2024-04-19 06:49:55
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## 使用OpenCV绘制最大轮廓的步骤
在计算机视觉中，提取轮廓是图像处理中的常见任务。本文将引导你如何使用Python和OpenCV绘制图像中的最大轮廓。这是一个非常实用的技能，尤其是在物体检测和图像分析领域。
### 步骤流程
下表展示了从读取图像到绘制最大轮廓的整个流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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