OpenCvSharp的图像基本运算：加、减、乘、除、与、或、异或0.项目概述项目实现了将两张图片基于OpenCvSharp进行基本的逻辑运算，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。项目源码及试验图片:1基础步骤1.1文件->新建->项目 1.2选择Windows窗体应用（.NET Framework），再点“下一步”。 1.3.自行设置“项目名称”和“位置”后
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2024-04-28 10:21:17
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-08-20 09:42:04
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 绘制手掌多边形轮廓文章目录前言使用步骤1.轮廓查找与绘制2.计算轮廓的面积及长度3.使用Hu特征进行形状匹配4.轮廓的几何形状拟合总结 前言边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到边缘并不是一个整体。二、使用步骤1.轮廓查找与绘制1.使用cv2.findContours()函数，实现图像轮廓的查找。2.使用cv2.dr
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2023-08-04 13:43:39
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gitee开源地址https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前。本人参考了EasyPR原版C++项目、以及fan-wenjie的EasyP
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2024-06-07 10:48:48
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第5章 边缘和轮廓5.1边缘检测5.1.1 Laplacian边缘检测5.1.2 Sobel边缘检测5.1.3 Canny边缘检测5.1.4 总结5.2 图像轮廓5.2.1查找轮廓5.2.2 绘制轮廓5.3 霍夫变换5.3.1霍夫直线变换5.3.2霍夫圆变换 5.1边缘检测图像的边缘是指图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测的目的是为了绘制出边缘线条。边缘通常是不连续的，不能表示整体。图像轮廓
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2024-03-06 00:26:38
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# 如何使用 Python 实现闭合轮廓
在图像处理中，闭合轮廓是一个非常重要的概念。它用于检测和连接图像中的边界。今天，我将教你如何使用 Python 中的 OpenCV 库来实现闭合轮廓的功能。为了帮助你更好地理解，我会将整个过程分成几个步骤，并详细说明每一步需要做什么。
## 流程概览
以下是实现闭合轮廓的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
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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目录一、轮廓1、什么是轮廓2、怎么绘制轮廓3、轮廓的近似方法二、轮廓特征1、矩2、轮廓面积3、轮廓的周长（弧长）4、轮廓近似5、凸包、凸性检测6、边界矩形7、最小外接圆8、椭圆拟合9、直线拟合 一、轮廓1、什么是轮廓轮廓可以简单认为是成为连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者是灰度。轮廓在形状分析和物体识别方面中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者C
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2024-03-14 06:33:45
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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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# Python opencv 轮廓闭合实现
## 引言
在使用Python的OpenCV库中，我们经常需要对图像进行处理，其中一个常见的需求是对图像中的轮廓进行闭合操作。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现轮廓的闭合。
## 整体流程
为了更好地理解操作步骤，我们可以将实现轮廓闭合的整个过程分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库和模块
2. 读取图像
3. 对图像进行预处
原创
2024-01-15 09:14:11
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# Python闭合轮廓检测
## 引言
轮廓检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其可以用于识别和分析图像中的对象。闭合轮廓检测是轮廓检测的一种特殊形式，它可以检测图像中的闭合对象。在本文中，我们将介绍使用Python进行闭合轮廓检测的方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是闭合轮廓？
闭合轮廓是指图像中形状完整、没有缺口的对象的边界线。在图像处理中，我们可以通过检测图像中的边缘，然后
原创
2023-11-14 06:34:55
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前言： 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。1. cv2.arcLength（）retval=cv.arcLength(curve, closed)参数解释； ① curve 轮廓周长 输入二维向量 可以为std::vector or Mat类型 ② closed 是否闭合 bool ture或者flase2. cv2.contourArea()cv2.c
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2024-02-25 23:03:11
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轮廓分析边界框获取边界框的api如下public static Rect boundingRect(Mat array){}array：是轮廓所有点的集合对象，通常是MatofPoint对象该Api会返回一个Rect对象实例，它是Opencv中关于矩形的数据结构，从中可以得到外接矩形（边界框）的宽和高最小边界框与上面边界框不同的是，获取到最小边界框有时候不是一个水平或者垂直的矩形，而是一个旋转了一
《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记计算轮廓时，可能不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，Opencv中提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。 轮廓拟合1. 矩形包围框 cv2.boundingRect()2. 最小包围矩形框 cv2.minAreaRect()3. 最小包围圆形 cv2.minEnclosingCircle()4. 最优拟合椭圆 cv2.fitEl
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2024-04-29 15:52:56
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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。 #inclu
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2024-02-22 15:27:39
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Python是一种简单易学的高级编程语言，被广泛应用于各种领域，包括数据分析、人工智能、Web开发等。在Python中，我们可以使用各种库和模块来完成各种任务。在图像处理领域中，有一个非常常见的问题是如何画出不闭合的轮廓。本文将介绍如何使用Python画出不闭合的轮廓，并提供相应的代码示例。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行图像处理和计算机视觉任务。OpenCV提供了丰富的功能
原创
2024-01-10 11:39:57
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虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type;
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2024-05-13 21:14:48
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实现效果如上图。我将我之前的方法进行重构了，优化后方便后续的拓展。下面就介绍下具体的实现吧。我是在winform内实现的，当我们在界面上用鼠标选取ROI时，可以在picturebox的mousedown事件内记录下第一点，再在mousemove事件中获取实时的鼠标位置当做第二点，根据这两点我们就能得到一个矩形，即OpencvSharp内的Rect ，然后我们就可以在这个区域内进行我们的绘制，当然我
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2024-05-20 23:03:11
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# Python 中闭合轮廓的面积计算
在计算机视觉和图像处理领域，闭合轮廓的面积是一个常见的问题。我们经常需要计算某个区域的面积，例如在图像分割、形状识别和物体检测等应用中。Python 提供了强大的库（如 OpenCV），使得处理图像和计算轮廓面积变得相对简单。本篇文章将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来计算闭合轮廓的面积，并通过一系列示例做到这一点。
## 1. 什么是闭合
原创
2024-09-26 07:45:22
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# Python 不闭合轮廓匹配的实现指南
在计算机视觉中，轮廓匹配是识别形状和物体的一种强大工具。当处理不闭合轮廓时，我们需要采取一些不同的策略。接下来，我将带你通过实现“Python 不闭合轮廓匹配”的整个过程，并提供必要的代码和说明。
## 事项流程
为了帮助你理解整个过程，我们可以将其分为几个步骤。以下是实现不闭合轮廓匹配的过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:08:58
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