在使用
OpenCV的过程
中，findcontours是相对使用比较多
的，在之前
的博客
中，介绍了vector<vector<Point> > contours容器： 查找轮廓时内轮廓与外轮廓： 再来看下findCountours
的函数原型：CV_EXPORTS_W void findContours(
InputOutputArray image,
OutputArray
1,circle（）函数cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)img为图像指针，单通道多通道都行，不需要特殊要求center为画圆的圆心坐标radius为圆的半径color为设定圆的颜色，比如用CV_RGB(255,&
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2024-04-14 16:16:18
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当我们得到对象轮廓后，可用boundingRect()得到包覆此轮廓的最小正矩形，minAreaRect()得到包覆轮廓的最小斜矩形，minEnclosingCircle()得到包覆此轮廓的最小圆形，这些函式协助我们填补空隙，或者作进一步的对象辨识，boundingRect()函式返回的是正矩形，所以如果对象有倾斜的情形，返回的可能不是我们想要的结果。
Rect boundingRect(Inpu
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2018-10-03 23:27:00
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偶尔也会听到这样的一些疑问：WINX支持DirectX,OpenCV吗？也会听到SmartWin支持OpenCV这样的说法。下面我们分析一下这个问题。我们知道，库之间共存的障碍，主要有以下几点：其一：编译期的符号（指类名、函数名、宏名等）冲突。主要表形在：宏名冲突（由于没有命名空间的保护）。 基本类型的typedef。有不少库喜欢自己typedef一下所有的基本类型。如uint32, int32等
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2024-04-09 15:12:50
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# Python 中 boundingRect 函数的实现指南
在计算机图形学与图像处理中，`boundingRect` 函数常用于找到图形的边界框（bounding box）。这个函数能帮助我们理解图像中对象的空间位置，尤其是在图像分析或机器学习任务中。本文将带你逐步实现 `boundingRect` 函数，并且解释相关的每一部分代码。
## 实现步骤
以下是实现 `boundingRec
常用的五个函数(I/O)编辑
1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename,
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2024-05-24 06:43:16
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1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename, int iscolor);
其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的
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2024-05-26 09:27:51
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1、常规计算(1)SUM求和函数语法：=sum(参数)；参数可填入的内容有：单元格范围，1-255个单元格；（注意要使用英文状态下的标点符号）示例：
范围求和：=sum(A1:A3)；多个单元格求和：=sum(A1,B2,C3)。（2）PRODUCT计算乘积语法：=PRODUCT(参数)参数可填入的内容有：单元格范围，1-255个单元格；示例：
范围求乘积：=PRODUCT(A1:
在图像处理时，我们接触到的彩色以RGB居多，为了分析图像在某一通道上的特性，需要将图像的颜色通道进行分离，或者是在对某一颜色通道处理后重新进行融合。opencv提供了split()函数来进行颜色通道的分离，提供了merge()函数来进行颜色通道的融合。1.split()函数此函数的作用是将一个图像通道进行分离。split()函数定义：void split(const Mat& m, vec
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2024-04-14 16:25:09
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## Python中的boundingRect函数
在计算机视觉和图像处理领域，boundingRect 是一个常用的函数，用于获取图像中目标区域的边界框。边界框是一个矩形框，包围着目标区域，其位置和尺寸可以帮助我们分析目标的特征和位置。Python 提供了一个非常方便的函数 boundingRect，用于计算给定点集的最小边界矩形。
### boundingRect 函数的语法
在 Pyt
原创
2023-08-01 19:21:54
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QT自定义图形项中的boundingRect()和shape()函数的理解实现自定义图形项经常需要重绘的函数有boundingRect()、paint()、shape()。针对霍亚飞的Qt creator中所说，boundingRect()函数具有以下特点：1.paint绘制的图像必须在boundingRect()函数之中。2.用来确定哪些区域需要重构（repaint）。3.用来检测碰撞其中第二个
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2024-10-22 21:05:08
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21.jpg#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/21.jpg"); cv::Mat bin_img; cvtColor(src, bin_img, cv::COLO
原创
2022-01-25 11:11:01
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1.继承UIElement,重写OnRender方法2、Shapes 图形 组成3.DrawingVisual 轻量级绘图，只提供显示和测试点击功能,DrawingVisual继承自ContainerVisual,所以其也是Visual集合容器 WPF中用于绘图的类主要有三个，分别是Shape类、Drawing类和DrawingVisual类，Shape类存在于System.
boundingRect（）函数的使用方法Calculates the up-right bounding rectangle of a point set.C++: Rect boundingRect(InputArray points)Parameters: points – Input 2D point set, stored in std:
原创
2016-12-28 15:10:10
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resize是opencv库中的一个函数函数功能: 缩小或者放大函数至某一个大小resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize,
double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )参数解释：InputArray src ：输入，原图像，即待改变大小的图
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2024-04-25 18:51:42
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上期我们一起学习了OpenCV中很重要的几个辅助对象，机器视觉算法(第7期)----OpenCV中很重要的辅助对象今天我们主要学习一下OpenCV中几个让人事半功倍的工具函数。除了前面我们学习的原始数据类型之外，OpenCV库还提供了一些专用功能，可用于更有效地处理计算机视觉应用中普遍出现的数学和其他问题。在库的环境中，被称为工具函数。工具函数包含数学操作，测试，错误生成，内存与线程处理，优化及其
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2024-04-26 11:17:07
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【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
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2024-03-27 10:00:51
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cvCircle(CvArr*img,CvPointcenter,intradius,CvScalarcolor,intthickness=1,intlineType=8,intshift=0)img为源图像指针center为画圆的圆心坐标radius为圆的半径color为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红）thickness如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充
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2018-08-03 20:55:14
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图像处理里面缩放操作是比较常见的： 最近邻插值：类似简单映射的处理方式，目标图像w1，h1，原始图像w0，h0，则在目标图像上的点（x，y）的像素点实际对应原始图上（x*w0/w1，y*h0/h1）的像素点。优点是速度快，
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2014-01-27 11:27:00
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OpenCV中的findContours函数是用来检测物体的轮廓函数原型：CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-05-27 15:41:04
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