在实际的图像处理任务中，我遇到了如何用Python找闭合图形的问题。这是一项有趣的挑战，主要是对图像中的形状进行识别和分析。在本文中，我将详细记录解决这一问题的过程，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
在开始之前，很重要的一点是分析不同版本的Python及其相关库（如OpenCV）的兼容性。以下是Python 3.8与3.10、OpenCV 4
目录一、基础理论1、作用：2、定义3、原理二、直线检测 1、基础理论 1、原理2、过程2、HoughLines函数（直线检测）3、HoughLinesP函数（线段检测）三、圆检测1、基础理论1、概念 2、原理2、HoughCircles函数C++ API： python API：总代码一、基础理论1、作用：提取直线和圆等几何形状。2、定义霍夫变换(Hough
转载
2024-05-09 08:17:37
201阅读
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
转载
2024-02-25 23:03:11
850阅读
# Python 闭合图形检测教程
在计算机视觉领域，闭合图形检测是一个重要的任务，常常用于图像分析和处理。作为一名刚入行的小白，本文将指导你了解如何使用 Python 实现闭合图形检测。以下是整个流程的概述及具体步骤。
## 整体流程
下面的表格展示了实现闭合图形检测的步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具/库
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
转载
2024-02-25 08:40:00
1139阅读
1评论
A. PIL模块1.Image类Image实例有5个属性：format : 返回图像格式(PNG,JPG,…)，如果图像不是从文件读取的，则值None mode : 返回图像的模式，常用模式有： L (luminance) 灰度图像，8位像素，表示黑和白 RGB 3x8位像素，为真彩色图像 RGBA 4x8位像素，有透明通道的真彩色 CMYK 4x8位像素，颜色分离，出版图像 P 8位像素，使用调
转载
2024-04-06 12:23:18
132阅读
# 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
344阅读
本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。 博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。====================分割线====================1-开运算形态学闭运算操作同样能去除
转载
2024-05-10 21:51:32
187阅读
一、开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀 开操作=腐蚀+膨胀 主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。 可以消除背景噪声 morphologyEx 运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k) cv2.MORPH_OPEN:开运算import cv2 as cv
import numpy as np
def open_de
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
转载
2024-02-19 18:51:03
197阅读
本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition 该
转载
2024-04-24 14:44:18
41阅读
OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比 以OpenCV自带的Aloe图像对为例： 1.BM算法（Block Matching）参数设置如下： int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::S
转载
2024-05-09 11:13:38
283阅读
《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
转载
2024-04-29 15:52:56
76阅读
# Python OpenCV 检测闭合曲线的实现指南
在计算机视觉领域，曲线的检测是一个常见任务，特别是在图像处理和模式识别中。本文将带领你完成一个完整的流程，借助 Python 和 OpenCV 来检测图像中的闭合曲线。以下是我们要完成的步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
核心函数：（后面标明号的，下面有解析） int cvFindContours(
Iplimage* img,//这是输入函数，必须是8bit,单通道的图像---1
CvMemStorage* storage,// 已分配的内存，用来存这个函数所搜索到的轮廓 ---2
CvSeq** firstContour,//此处的指针不需要自己分配，只需在外面定义一个该类型的指针即可--3
转载
2024-09-23 11:16:47
135阅读
图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作膨胀该操作包括将图像与某些内核进行卷积，其可以具有任何形状或尺寸，通常为正方形或圆形。内核具有定义的锚点，通常是内核的中心。当内核在图像上扫描时，我们计算由B重叠的最大像素值，并用该最大值替换锚点位置中的图像像素。您可以推断，这种最大化的操作会使图像中的亮区“增长”（因此称为膨胀）。应用扩张我们可以得到： 字母（明亮）扩大了，背景的黑色地区缩小
在交通标志识别过程中，将粘连的圆形交通标志分别截取出来。这是使用后的效果，如果参数使用不好的话会出现下面的情况：平时在使用时可以将圆心的绘制和轮廓的绘制注释掉，这样方便交通标志后期的识别。霍夫变换函数：void HoughCircles(InputArray image,OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, doub
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
转载
2024-02-22 15:27:39
241阅读
一、ROI定义图像的 ROI(region of interest) 是指图像中感兴趣区域、
在 OpenCV 中图像设置图像 ROI 区域，实现只对 ROI 区域的操作。二、获取ROINewImg =img[a:b, c:d] 截取img中a~b 与 c~d之间的图像三、泛洪填充 cv2.floodFill(img, mask, seedPoint, newVal, rect, lo
转载
2024-04-01 07:09:25
151阅读
轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv
转载
2024-09-20 12:12:28
143阅读
