用到的函数主要有5个： blur:均值滤波GaussianBlur：高斯滤波medianBlur：中值滤波bilateralFilter：双边滤波cvSmooth：1.0的滤波函数，根据参数不同可以进行不同的滤波 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
int smoothtype=CV_GAUSSIAN,
int para
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2024-05-21 15:07:08
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# Python平滑轮廓点
在图像处理和计算机视觉领域，平滑轮廓点是一种常见的技术，可用于提取图像中的边缘信息或轮廓信息，使得图像在后续处理中更加精确和准确。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具，可以帮助我们实现轮廓点的平滑处理。本文将介绍如何使用Python来平滑轮廓点，并给出相应的代码示例。
## 平滑轮廓点的方法
在图像处理中，平滑轮廓点的主要目的是消除噪声和提高
原创
2024-02-23 07:36:18
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绘制轮廓函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是 轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。im = cv2.imread('img/chess.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,30,255,0)
contours, hie
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2024-05-14 15:45:39
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(一)平滑处理1、高斯滤波器（个人感觉是最有用的）函数：GaussianBlur (InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double X, double Y=0, int borderType=BORDE
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2024-03-27 14:37:12
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如何判断轮廓是否为圆？
判断一个轮廓是否为圆？这看似简单的问题，在opencv中并没有现成的函数。当我真正想运用的时候，却发现还是有许多内容在里面的。 比如这幅图片，由于瓶口是有缺陷的，造成找到的最大外轮廓不闭合。那么该如何判断这个轮廓是否是圆了。 我认为从
1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
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2024-05-06 19:19:22
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# Python在极坐标图中围绕点绘制平滑轮廓
在数据可视化中，极坐标图是一种非常有效的视觉表达方式，特别适合用于展示方向性数据。在本文中，我们将探索如何使用Python绘制一个围绕特定点的平滑轮廓，展示数据在二维空间中的分布。
## 什么是极坐标图？
极坐标图使用极坐标系统表示点的位置，其基本构成是距离和角度。与传统的笛卡尔坐标系统不同，极坐标系统的每一个点由一个距离值和一个角度值定义。这
原创
2024-08-02 11:48:21
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# Python轮廓平滑实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python轮廓平滑。下面是整个流程的步骤，以及每个步骤需要做的事情和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入必要的库)
C(读取和处理图像)
D(灰度化处理)
E(边缘检测)
F(轮廓平滑)
G(显示结果
原创
2024-01-18 08:40:10
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鼠标的滑轮事件实现图像的缩放很方便，具体在回调函数中如下写：其中scale可以在外部定义为全局变量，通过响应CV_EVENT
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2022-06-14 02:12:04
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# Python轮廓点平滑实现流程
## 引言
在Python中实现轮廓点平滑是一个常见的需求，特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将引导你学习如何使用Python实现轮廓点平滑的过程。
## 步骤概览
下面是实现轮廓点平滑的基本步骤：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行前期处理
3. 获取图像的轮廓
4. 对轮廓点进行平滑处理
5. 绘制平滑后的轮廓点
## 代码实现
###
原创
2024-01-12 09:08:33
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本系列会完成一些任务，顺便讲解里面的一部分相关代码，本系列为opencv的学习笔记，实践篇将应用学习笔记完成一系列OCR任务 opencv博客汇：1.阈值处理和轮廓检测1.0 阈值轮廓的实践阈值处理1.固定阈值作用：选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了. 函数为cv2.threshold()‘ret, dst = cv2.threshold(src, thres
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2024-05-07 17:42:10
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目录cv2.findContourscv2.drawContours代码及实验图 最近使用opencv-python检测图像轮廓的时候出现了一些错误，现在对常用的两个算法进行总结。1、cv2.findContours（） 1.1 返回值 该函数在opencv
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2023-08-23 22:13:09
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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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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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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OpenCV 轮廓基本特征 分类： OpenCV（35）
一、概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢？一般来说，我们对轮廓常用的操作有识别和处理，另外相关的还有多种对轮廓的处理，如简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。
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2024-08-29 16:06:59
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/*
Hu轮廓匹配：
#include "Opencv_MatchShape.h"
#include "Match_Shape_NCC.h"
int main(int argc, char* argv)
{
Opencv_MatchShape demo;
demo.MatchShape_HU();
system("pause");
return 0;
}
*/
#include <io
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2023-12-14 19:13:44
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