代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
findContours函数参数说明及相关函数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i
这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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先上爬取结果：https://github.com/aa3222119/MLprocess/tree/master/papapa/imgs_可以直接食用代码：一点也不6，方便以后找函数，很大面积都是字符串变量，绕过看：import requests,time,re,random,os
from bs4 import BeautifulSoup
piduan_1 = """我的手机 19:38
图片来自网络摄影｜网络#1 寻找点集的边界意义自动驾驶碰撞检测中，对于其他交通参与者可以使用bounding_box的方式表示（类似于图像视觉中使用一个 [盒子] 将对象框起来）。不同的障碍物占用的区域就是轨迹的不可行区域，对于激光雷达这类感知系统，形成的是一系列点云。那么点集如何描述生成最优的边界呢？本文介绍一下三种常见的方式。 三种不同的点集边界生成方式#2&nb
各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
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2023-11-02 09:29:49
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# Java 求多个点的外轮廓
在计算机科学和图形学中，外轮廓（或称为凸包）是一个重要的概念，它定义了一组点的最小面积的凸形状。换句话说，外轮廓是包围给定点集合的最小凸多边形。本文将探讨如何使用Java来求解多个点的外轮廓，并用图示化的方式来帮助理解。
## Convex Hull 的应用
外轮廓有很多实际的应用，包括：
- **计算几何**：在很多计算几何问题中，获取一组点的外轮廓是基本
原创
2024-09-10 03:20:32
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获取图像连通区域的最大内接矩形1.背景在做一些图像识别的任务的时候，遇到了一个需求就是获取一个不规则轮廓内的最大内接矩形，需求示例： 一个不规则轮廓里面，想提取最主要的矩形部分。2.数据准备1.该图像是由一个轮廓数据生成的，生成上述需求图像的代码如下：contour = np.array([[ 301, 300],[ 300, 301],[ 300, 626],[ 301, 627],[1
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2024-06-28 12:59:59
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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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OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
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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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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Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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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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# 使用 Java 实现二维点集的外轮廓
在计算几何中，二维点集的外轮廓（又称为凸包）是指包围这些点的最小凸形状。本文将指导你如何在 Java 中实现这一功能，并提供详细步骤和代码示例。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------|
| 1 | 创建点类 |
| 2
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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一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvCon
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2024-04-02 15:02:24
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矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.png',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
im,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
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2024-04-18 15:24:12
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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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