轮廓发现（find contour）轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。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的结果。OpenCV中，轮廓是由STL风格的vector<>模板对象表示的，其中vector中的每个元素都编码了曲线上，下一点的位置信息。先上干货D
## Java中使用OpenCV对轮廓进行筛选
在图像处理中，轮廓是图像中的一组连续的边界线，可以帮助我们检测物体、识别形状等。在OpenCV中，轮廓是一组连续像素点的集合，我们可以对这些轮廓进行筛选，以满足不同的需求。本文将介绍如何使用Java和OpenCV对轮廓进行筛选。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[灰度化]
原创
2024-03-27 06:37:54
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所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。一、图像分割算法概述1.1 基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果
opencv学习笔记（二）寻找轮廓opencv中使用findContours函数来查找轮廓，这个函数的原型为： 1 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
2 chy, int mode, int method, Point offset=Poi
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2023-11-26 11:22:40
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轮廓矩形框查找一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCv中。可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓。（一）由于findContours()函数是在二值图像的基础上查找轮廓，所以我们需要对读取的彩色图形进行操作得到二值图像。blur(imageSource, image, Size(3, 3));
thresho
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2023-08-27 09:45:55
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一、查找轮廓查找一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中,可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓1.1寻找轮廓: findContours()函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。C++: void findcontours (InputoutputArray image, Output
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2023-11-26 11:51:14
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opencv实战week1opencv实战week1实战1-信用卡数字识别文本识别项目实战-文档扫描OCR识别 opencv实战week1实战1-信用卡数字识别step1-创建数字识别模板（1-10） 先转换为灰度图再二值化#灰度图
ref=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#二值化
ref=cv2.threshold(ref,10,255,cv2.THR
轮廓提取findContours发现轮廓findContours(
InputOutputArray binImg, //输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；（变为二值图像）
OutputArrayOfArrays contours,//输出找到的轮廓对象
OutputArray, hierachy// 图像的拓扑结构
int mode, //轮廓返回的模式(RETR_TR
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2024-06-17 16:06:14
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1、 类比halcon的筛选区域面积的操作select_shape算子，opencv也可以对图形的轮廓进行面积的筛选，剔除无效区域。int main()
{
Mat srcImage = imread("D:\\Opencv\\Project\\ConnectionProject\\modules_08.png");
imshow("【原图】", srcImage);//首先对图像进行空间的
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2024-01-15 18:48:47
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读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。// cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp&
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2023-08-29 02:21:03
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opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后，能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析，实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中，已经实现了基础的轮廓算法，但是相比较于比如halcon
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2023-09-05 19:05:29
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Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。OpenCV中有一个很强大的函数，它可以从二值图像中找到轮廓：findContours函数。有时我们还需要把找到的轮廓画出来，那就要用到函数drawContours了。findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般
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2024-01-05 13:52:07
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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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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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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