目录1. findContours函数1.1. 轮廓contours1.2 cv2.findContours、cv::findContours函数简介1.3 参数说明：2. opencv各版本cv2.findContours说明2.1 opencv3.x2.2 opencv2.x和4.x3 cv2.findContours使用示例：3.1 opencv3.x版本
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2024-04-22 10:23:59
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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。查找图像轮廓的函数是cv::findContours()，并通过cv::drawContours()将查找到的轮廓绘制到图像上轮廓原理：1985年，有个叫satoshi suzuki的人发表了一篇论文，Topological structural analysis of d
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2024-07-06 12:08:50
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查找图像的轮廓在图像处理及应用中扮演着重要的角色。那么什么是轮廓（contour）？《Learning OpenCV 3》中给出的定义是这样的——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。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。
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2024-07-03 18:36:50
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文章目录导言findContours函数的作用函数原型原理分析应用场景代码示例结语 导言在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的任务。而在图像处理的过程中，轮廓（Contours）的提取是一项基础且关键的操作。OpenCV库中的findContours函数就是用于找到图像中的轮廓的工具之一。本文将深入介绍findContours函数的作用、原理、应用场景，并结合C++和OpenCV提供一些简单的示
影像平滑(medianBlur、bilateralFilter)平滑濾波主要分兩種，線性濾波和非線性濾波：線性濾波：有一個有固定參數的核心，常見的有平均平滑和高斯平滑。非線性濾波：沒有一個有固定的核心，常見的有中值濾波和雙邊濾波。這邊我們介紹中值濾波和雙邊濾波。中值濾波作法為統計排序的濾波器，對於影像某個像素，中值濾波會將濾波範圍內的所有像素排序，並用中值替換當前的像素值，在椒鹽噪音這種類型的雜訊
一、前言 findContours函数的参数在众多博客中都有详细介绍，本篇随笔主要针对个别函数参数做说明，并记录相关的输出参数的部分细节二、函数介绍 void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, &
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2024-04-11 13:23:36
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當我們做物件辨識時，透過輪廓可得到特定物件的資訊，協助我們做判斷，OpenCV的findContours()函式可找到影像的輪廓，依實際需求調整參數輸入，而這邊的輪廓和Sobel這些找邊緣的處理不同，Sobel是將物件內部消除，只保留物件邊緣，findContours是在經過Sobel處理之後，將這個只有邊緣的影像，把各個邊緣點做分類，連結的邊緣點儲存在同個容器內，當我們找到輪廓後，可用drawC
findContours函数为查找图像轮廓函数（在查找轮廓前需对图像进行预处理为二值化图像，否则无法查找轮廓），可通过drawContours函数将找到的轮廓画出来， findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays co
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2024-10-23 10:44:23
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hierarchy[Next, Previous, First Child, Parent]理解轮廓层级 图中总共有8条轮廓，2和2a分别表示外层和里层的轮廓，3和3a也是一样。从图中看得出来：轮廓0/1/2是最外层的轮廓，我们可以说它们处于同一轮廓等级：0级轮廓2a是轮廓2的子轮廓，反过来说2是2a的父轮廓。轮廓2a算一个等级：1级同样3是2a的子轮廓，轮廓3处于一个等级：2级类似的，3a是3的
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2024-03-25 05:41:19
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本文目的目的：学习使用opencv的findContours和drawContours函数语言：java版本：opencv-410简介：通过findContours函数检测物体轮廓，并且用drawContours画出来程序支持效果：加载图片后可以在界面上更改三个参数进行效果对比查看1.修改边缘检测阈值，改变边缘检测效果2.修改轮廓检索模式3.修改轮廓的近似模式分解介绍函数：findC
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2024-07-25 14:36:29
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cv::findContourscv::findContours 函数原型CV_EXPORTS_W void findContours(
InputOutputArray image, //输入图像，数据类型为 CV_8U 的单通道灰度图像或者二值化图像
OutputArrayOfArrays contours, //检测到的轮廓，每个轮廓中存放着像素的坐标
OutputArray hier
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2024-05-08 22:36:12
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SIFT简介Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法，是由David G. Lowe在1999年（《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》）提出的高效区域检测算法，在2004年（《Distinctive Image Features from Scale-Invarian
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2024-05-09 20:27:44
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。示例代码地址：http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html（安装openCV时可框选） 目录简介Example运行截图Example分析Example代码 简介资料地址：http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/cont
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2024-01-09 16:27:42
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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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输入给ｏｐｅｎｃｖ的是灰度图，并且是一个经过处理的二值化的灰度图，EXTERNAL这种ｍｏｄｅ更适合我想要的得到外部轮廓 ｏｐｅｎｃｖ的ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ函数是阈值处理函数，返回的第二个参数就是处理后的图像，１２７就是阈值代码：import cv2 img = cv2.imread('/home/sensetime/edgeBoxes-Cpp-version/output/img/000021_
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2018-05-21 11:25:00
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文章目录findContours()函数函数功能函数原型参数说明测试：mode与method取值问题检测最外层轮廓，并且保存轮廓上所有点检测所有轮廓，但各轮廓之间彼此独立，不建立等级关系，并且仅保存轮廓上拐点信息检测所有轮廓，轮廓间建立外层、内层的等级关系，并且保存轮廓上所有点Point()偏移量设置findContours()函数函数功能检测出物体的轮廓函数原型findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contour
原创
2021-11-02 12:44:46
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RETR_TREE：检测所有轮廓，并且所有轮廓建立一个树结构坐标系说明以屏幕左上角为坐标原点，左右为X轴，上下为Y轴，其中自左向右X坐标逐渐增大，自上向下Y坐标逐渐增大，如下图所示。 坐标系说明图测试代码//读入图片
Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\opencvPhoto\\photo\\pppp.jpg");
//灰度化
Imgproc.cvtColor(src
OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言、跨平台，功能强大 ；本篇具体介绍如何利用OpenCV内部的不同 图像处理函数 ； 文章目录改变颜色空间改变颜色空间对象追踪追踪HSV值图像的几何变换缩放平移旋转仿射变换透视变换图像阈值简单阈值自适应阈值Otsu二值化图像平滑2D卷积（图像过滤）图像模糊平均滤波高斯滤波中位滤波双边滤波形态转换图像腐蚀图像膨胀开运算闭运算形态学梯度顶帽黑帽图像梯度
opencv中查找图像轮廓的函数是cv::findContours()，并通过cv::drawContours()将查找到的轮廓绘制到图像上。 函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，它可以使用Canny()函数处理的图像，因为这样的图像含有边缘像素；也可以使用threshold()或者adaptiveThreshold()处理后的图像，其边缘隐含在正负区域的交界处。void cv
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2024-09-14 14:11:49
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KeyFrameGreenScreenExample是一个演示如何使用OpenCVForUnity库和Unity引擎实现绿幕抠像的示例项目。该项目使用了多张图像作为关键帧，并通过对关键帧进行透视变换和色彩校正等操作，将绿幕背景替换为指定的背景图像。具体来说，KeyFrameGreenScreenExample中的主要步骤如下：加载关键帧图像和背景图像，并获取绿幕区域的掩码。对关键帧图像进行透视变换
