# 实现Python OpenCV亚像素轮廓
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要帮助新手解决问题并指导他们完成特定任务。在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何实现“Python OpenCV亚像素轮廓”。我们将一步步地介绍整个流程，包括所需的代码和注释，以便新手能够更好地理解并成功实现这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过表格展示整个实现“Python OpenCV亚
原创
2024-03-24 06:13:23
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求帮忙下载：联系方式：QQ：5136902961.pkma75 资源积分：1分备注：pdf格式，用曲线拟合的方法计算亚像素，编程易实现，具有较强的实用价值感谢Gurus（咕噜）503502929提供！2.上 传 者：kuailechengzi 资源积分：1分备注：亚像素边缘检测方法，此种方法先经过传统模板算子确定边缘的大致位置,然后用曲线拟合方法求出边缘的精确位置,
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2024-08-23 16:21:40
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cv::goodFeaturesToTrack(imGrayPre, prepoint, 1000, 0.01, 8, cv::Mat(), 3, true, 0.04);//第三个参数是提取的最大点数，0.01返回寻找角点的质量，8表示相邻角点间的最小距离，mask表示不会在mask为零的地方提取角点，最后一个参数一般不变通过上面得到的prepoint像素值是整数级别的，还不够精确；我们接下来求
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2024-04-13 21:55:31
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亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的，
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2024-03-20 11:29:01
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一、简介 上采样的技术是图像进行超分辨率的必要步骤，最近看到了CVPR2019有一些关于上采样的文章，所以想着把上采样的方法做一个简单的总结。 看了一些文章后，发现上采样大致被总结成了三个类别： 1、基于线性插值的上采样 2、基于深度学习的上采样（转置卷积） 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操
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2024-05-14 10:36:36
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上篇文章，已对点和边缘两种情形的亚像素定位算法做了详细描述。因图像特征不同，亚像素定位算法也会不同，我们可以根据图像的具体特征，进行数学建模以达到定位目的。这里另起一篇说明角点情形的亚像素定位问题。1. 角点几何特征角点位置特征：边缘的交点，且角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点q在实际亚像素角点附近。p点在q点附近的邻域中，若p点在均匀区域内部，则p点的梯度为0
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2024-04-18 09:56:35
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亚像素图像大家有没有你想过，在软件层面，如何提高图像处理的精度？比如，我们要用图像处理测量工业零件的周长，怎么在不改变硬件条件的情况下尽可能得到更高的精度？ 我们平时看到的图像都是由像素点组成的，不知道大家有没有思考过，相邻像素点之间像素值大小跳变太大的问题？ 为了方便理解，这里举个稍微离谱一点的例子 将一张实际大小为 8cm x 8cm 的图片通过计算机转换为一张 4 x 4 个像素点的图像，那
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2024-04-07 14:04:15
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前言： 图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。前面我们介绍了用 Harris提取角点，但是提取的角点是像素级的，精度不高，若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行
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2024-04-07 13:34:49
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在Halcon中还有其他用于提取边缘线段的算子，提取出的线段类型也是亚像素精度的XLD轮廓。 ①【Filters滤波器/Lines色线】lines_gauss算子 lines_gauss算子的相应速度不算快，如
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2024-04-03 12:15:15
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动机在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导。问题定义给定如下离
朋友发来两个小项目，要求亚像素精度。突然想问几个问题：1、何为亚像素？2、何为亚像素精度？3、使用亚像素测量，系统应注意什么？1、何谓亚像素？面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上
PC将我们带入个人计算时代，iPhone将我们带入移动计算时代，那么Vision Pro则将我们带入空间计算时代。苹果Vision pro是否能成功呢？新的发明，新的科技产品要引爆市场，离不开“想动”和“不想动”，想动就是这个产品看起来很吸引人，玩起来爱不释手，能触发人的内心欲望。“不想动”就是“懒”，几乎所有的发明本质都离不开“懒”，都是少费力，多挣钱，多挣了钱还是为了将来能懒。 苹果Visio
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2024-05-01 17:41:38
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引言 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。
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2023-10-19 09:03:29
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深度学习的许多应用中需要将提取的特征还原到原图像大小，如图像的语义分割、生成模型中的图像生成任务等。通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）、上池化（unpooling）和亚像素卷积（sub-pixel convolution，PixelShuff
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2024-03-19 15:48:41
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Image Basics 一切的开始：图像的基础-像素（pixel），如何通过像素生成图像，如何通过OpenCV来操控图像中的像素点。像素的定义熟悉的可以暂时跳过这一段，主要来科普图像的组成。比如说我们常见的一个显示器的分辨率是1080p（蓝光）其标准大小为1920x1080 也就是，长：1920个像素；宽：1080个像素点。合起来总共是1920x1080=2073600个像素点。目前我们常见的图
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2024-05-03 14:10:31
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利用Deriche、Lanser、Shen和Canny滤波器提取亚像素精度边缘；亚像素：面阵相机的成像面的最小单位是像素，例如某芯片的像素间距为5.2微米，在相机机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理；到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色，至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的，但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在
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2024-03-31 21:52:45
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Opencv中图像的遍历与像素操作 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at()，其函数原型如下：template<typename _Tp> _Tp& at(int i0, int i1);
//由于Mat可以存放任意数据类型的元素，所以该函数是用模板函数来实现的 //它本身不会进行任何数据类型转换，在调用的过程
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2024-04-09 10:02:09
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第5.1节：亚像素级边缘提取&相关算子 概念：摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西称为“亚像素”。在两个物理像素之间还
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2024-01-12 02:22:11
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查找并绘制轮廓寻找轮廓（findContours）函数绘制轮廓（drawContours()函数）基础实例程序：轮廓查找#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using
文章目录一、轮廓findContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码二.几何及特性概括——凸包(Convex Hull)凸包概念凸包扫描算法介绍——Graham扫描算法相关API介绍程序示例轮廓集合及特性性概括——轮廓周围绘制矩形框和圆形相关理论介绍轮廓周围绘制矩形 -API绘制步骤程序实例四.图像矩(Image Moments)1、相关理论2、API介绍计算轮廓面积cv::co
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2024-10-14 10:33:13
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