# 使用Python实现圆形轮廓检测
## 简介
在计算机视觉领域中，圆形轮廓检测是一种常见的任务，用于检测图像中的圆形对象。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现圆形轮廓检测。我会逐步指导你完成整个过程，并提供相应的代码示例。
## 流程
以下是实现圆形轮廓检测的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 图像预处理 |
原创
2024-02-04 05:56:56
277阅读
# 使用 OpenCV 和 Python 提取圆形轮廓
在计算机视觉中，图像处理是一个重要的领域，许多应用都依赖于准确地检测和提取形状。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的工具和功能，帮助开发者进行图像处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 OpenCV 和 Python 提取图像中的圆形轮廓。
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原创
2024-09-13 04:36:44
407阅读
# 如何在 Python 中检测封闭圆形轮廓
在图像处理和计算机视觉领域，检测封闭圆形轮廓是一项常见的任务。通过使用 Python，结合 OpenCV 库，我们可以方便地实现这一功能。本文将详细介绍如何检测封闭圆形轮廓的整个流程，并逐步提供代码示例。
## 整体流程
在开始动手之前，我们需要清楚每一步的任务。下面是整个流程的简要描述：
| 步骤 | 描述
提取并显示图像轮廓 01 #include <cv.h>
02 #include <cxcore.h>
03 #include <highgui.h>
04 #include <iostream.h>
05 void main()
06 {
07 int i=0;
08 int mode=
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2024-09-22 15:01:39
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【Python+OpenCV】识别颜色方块并提取轮廓前一阵在做机械臂下井字棋的综合设计，在网上直接购买了一套机械臂装置（包括机械臂，摄像头，树莓派，花费1600元），机械臂不是很高级、精度很低。源码里提供识别红绿蓝三种颜色方块的识别和抓取。经过多次尝试，最终决定井字棋的棋子也采用3cm * 3cm * 3cm的颜色方块。今天就来写一些第一步，而第一步就是解决识别颜色方块的问题。演示效果图手移动方块
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2024-01-09 19:19:02
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opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
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2023-09-05 22:12:39
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实验三 边缘检测算子一、 实验目的 利用opencv或其他工具编写实现下图的sobel算子和robert算子边缘检测二、 实验过程 利用opencv python实现sobel算子和robert算子边缘检测 (1)在python安装opencv库 这个步骤我在第二个实验，图像滤波里写过了，就不再重复了。 (2)编写代码 代码如下：import cv2
import numpy as np
im
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2023-11-01 23:07:09
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写在前面Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−
本文主要内容概览： 文末放上代码1. 图像读取赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。1.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用
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2024-02-19 15:42:42
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一把立铣刀，可以搞定毛坯8080，厚度30键槽铣刀，直径20mm编程代码加工内轮廓，粗加工和金加工首先安全程序段。在这里插入图片描述。学习了之后，尝试自己编写一个零件。零件140110*10.把圆槽挖出来，厚度是10mm铝板所以需要分层铣。将每个层当做一个子程序。后面调用就
原创
2022-03-23 15:42:08
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实现顺序 彩色图转灰度图 滤波处理（高斯滤波/均值滤波） 二值化处理 发现轮廓，找到图形轮廓 通过api在轮廓点上找到最小包含矩形和圆，旋转矩形与椭圆 进行绘制 RDP算法API approxPolyDP InputArray curve 输入点集 OutputArray approxCurve 输
原创
2021-05-25 22:29:18
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目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
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opencv for python的轮廓（1）一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：2.需用函数：3.代码实现如下：4.图像近似方法说明：二、：图像轮廓的矩、面积和周长1.图像的矩（image moments）2.图像的面积3.图像的周长4.代码实现 一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：轮廓是颜色或者灰度相同的边界点连成的边界曲线，轮廓在物体形状分析以及轮廓检测和识别中很有用。轮廓
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2023-08-11 08:47:20
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1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
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轮廓分析(silhouette analysis)可用于研究聚类结果之间的分离距离。轮廓图是一个聚类中的每个点与相邻聚类中的点之间接近程度的度量指标，从而提供了一种直观地评估参数(如聚类的数量)的方法。此度量指标的范围为[-1,1]。 接近+1的(被称为)轮廓系数的值表示相邻聚类的样本距离很远；值为0表示样本在两个相邻聚类之间的决策边界上或非常接近决策边界；而负值表示这些样本可能已分配给错误的
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2023-07-29 20:06:12
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 48 篇。 Python OpenCV学在前面轮廓检测与轮廓特征cv2.findContours 函数返回值 contours轮廓特征矩轮廓面积轮廓周长外接矩形其余补充学习橡皮擦的小节 学在前面图像金字塔学习的时候，就要想着有个金字塔在你眼前，这个金字塔最底部是你的原图像（源图像）。关于图像金字塔
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2024-07-31 11:33:05
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轮廓可以简单的看做连续的点（包括边界）连成的曲线，他们具有相同的颜色或者灰度。主要应用在形状分析和物体的检测与识别。处识轮廓一般来说为了更加准确，要使用二值化图象，在寻找轮廓之前，进行阈值化处理或者Canny边缘检测；查找轮廓的函数会更改原始图象，如果后期还想使用原始图像的话最好找另一个变量储存；一般物体是白色而背景是黑色。 这里哟两个函数cv2.findContours()和cv2.drawC
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2024-02-28 21:59:56
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm12.2 绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(
image,
contours,
contourIdx,
color[,
thickness[
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2023-08-02 15:29:48
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