目标理解什么是轮廓。学习寻找轮廓，绘制轮廓等等您将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()轮廓是什么?轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。为了更好的准确性，使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，应用阈值或精明的边缘检测。自从opencv3.2以来，findContour
转载
2024-03-04 21:31:24
55阅读
在这个博文中，我将和大家探讨如何在 Python 中使用 OpenCV 检测轮廓中的矩形。在图像处理和计算机视觉领域，轮廓检测是一项常用的技术。检测和识别物体的形状如矩形，可以应用于形态学分析、目标识别等多个方向。
## 问题背景
在计算机视觉应用中，物体的轮廓检测常常用于分析图像中的形状。比如在工业自动化中，我们需要识别产品中的矩形部件，以确保其正常。此外，这种技术也被广泛应用于许多其他领域
1.寻找轮廓apivoid cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()各个参数详解如下：Image表示输入图像，必须是二值图像，二值图像可以threshold输出、
转载
2024-06-10 07:36:46
61阅读
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as
原创
2023-05-18 17:11:07
367阅读
3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
转载
2024-01-09 20:06:28
90阅读
# 使用Python和OpenCV提取矩形轮廓
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的环节。通过图像处理，我们可以对图形进行分析，并提取出我们所需的特征。在众多图像特征中，矩形轮廓的提取经常被用在各种应用场景中，比如目标检测、形状识别等。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来提取图像中的矩形轮廓，并给出代码示例。
## 安装OpenCV
首先，确保你的Python环境中已经安装了O
opencv-python如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分以及opencv常见的问题一、如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分 主要用到的函数：cv.threshold（） cv.findContours（） cv.drawContours（） 首先要讲的是这三个函数的输入图像，这里很重要也很麻烦。 1.cv.threshold（）函数输入的图像数据可以是单通道也可以是三
转载
2023-08-13 23:05:42
346阅读
什么是轮廓找轮廓、绘制轮廓等1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色和灰度。轮廓在形态分析和物体的检测和识别中很有用。为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话，应该把原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物
转载
2023-06-23 20:57:40
475阅读
轮廓拟合矩形包围轮廓1,函数cv2.boundingRect()能够绘制轮廓的矩形边界retval = cv2.boundingRect( array)retval 表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高 ， 也可以是4个返回值形式 x , y ,w ,h = cv2.boundingRect( array)array 是灰度图像或轮廓 然后使
转载
2023-11-01 23:08:05
800阅读
前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
转载
2023-11-07 21:05:45
21阅读
轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。 import cv2
#读入图片
img = cv2.imread("1.png")
# 必须先转化成灰度图
转载
2023-06-19 17:14:54
210阅读
# 实现 Android OpenCV 矩形轮廓的步骤指南
作为一名开发者，如果你想在 Android 应用中实现 OpenCV 识别矩形轮廓的功能，不妨看看以下的流程和步骤。本文将用表格和代码示例详细说明整个过程。
## 流程概述
以下是实现这一功能的基本步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|---
一、找出图像的轮廓、画轮廓、轮廓面积、轮廓周长、获得轮廓近似- cv2.findContours(img，mode, method) # 找出图中的轮廓值，得到的轮廓值都是嵌套格式的
参数说明:img表示输入的图片，mode表示轮廓检索模式，通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值，method表示轮廓逼近方法，使用NONE表示所有轮廓都显示cv2.drawCountours(img, co
转载
2024-10-22 13:31:37
30阅读
# OpenCV Python轮廓检测
在计算机视觉中，轮廓检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的边缘和形状。OpenCV是一种流行的计算机视觉库，提供了各种图像处理和分析工具，包括轮廓检测。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行轮廓检测，并提供相应的代码示例。
## 安装OpenCV和Python
在开始之前，我们首先需要安装OpenCV库和Python。可以通过以下命令
原创
2023-07-28 12:21:54
161阅读
前言这篇文章对于我实在是太有用了，害怕原链接哪天会失效，因此转过来了。分析问题照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜（如下图），要想把照片翻转到平行位置，需要进行透视变换，而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以想到，提取矩形区域四个角的坐标作为变换前的坐标，变换后的坐标可以设为照片的四个角落，经过投影变换，矩形区域将会翻转并充满图像。因此我们要解决的问题变为：提取矩形的四个角
转载
2023-12-12 21:05:42
141阅读
# Python OpenCV：轮廓最小外接矩形的应用
在计算机视觉领域，轮廓检测是图像分析中一种常见和重要的技术。通过轮廓检测，我们可以提取出图像中目标的边缘信息，为后续的形状分析、特征提取等操作奠定基础。而在轮廓分析中，最小外接矩形是一个常用的几何特性，用来获得所检测的目标的边界框。
## 什么是最小外接矩形
最小外接矩形指的是一个能够完全包围给定轮廓的矩形，其面积最小。这个矩形的边与坐
利用OPENCV对矩形表面进行角点检测简单介绍一下思路，标记一个很像矩形的表面，首先得对图像或视频（以下只说图像，其实视频一样道理）进行预处理，尽可能消除噪声、不感兴趣部分的干扰，比如说我这个示例的图像中有几处灯光，但是我只想提取黄色两条小灯以及其连成的矩形。示例目标大概样子思路+代码分析以下是一些头文件，有些可能用不上，这里用了ros在下一遍文章中将会进一步讲到如何用rviz显示提取的部分仿真内
转载
2024-01-02 15:00:28
133阅读
OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingC
转载
2024-03-13 13:20:27
98阅读
0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体，构成轮廓。1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。 在Opencv中，背景必须是黑色的，对象必须是白色的。 因为自动从黑色背景中找白色的轮廓。2.cv2.findContours()函数（1）函数接口cv.findCo
转载
2023-06-06 15:45:59
569阅读
交并比(Intersection-over-Union，IoU)，目标检测中使用的一个概念，我们在进行目标检测算法测试时，重要的指标，是产生的预测框(candidate bound)与标记框(ground truth bound)的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。通常，我们所说的目标检测检测的框是规则的矩形框，计算IOU也非常简单，一般两种方法：两个矩形的宽之和
