OpenCV（六）之图像轮廓检测Contour detection系列Contour detection-图像金字塔图像金字塔-高斯金字塔图像金字塔-拉普拉斯金字塔Contour detection-图像轮廓图像轮廓-轮廓检测图像处理-模板匹配 Contour detection系列Contour detection-图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但
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2024-08-08 16:50:26
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录（十二）图像轮廓12.1 查找并绘制轮廓12.1.1 查找图像轮廓：findContours函数 （十二）图像轮廓边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。 OpenCV提供了查找图像轮廓的函数
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2024-04-28 22:49:39
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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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程序采用OpenCV中国的例程，下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。
/**************************************************
* 轮廓检测
* 主要函数：
* cvFindContours
* cvDrawContours
**************************************************/
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2024-05-18 14:20:31
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OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路：通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点，实现轮廓绘制。实验流程： （1）颜色空间转换 （2）二值化处理 （3）腐蚀膨胀 （4）轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
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2023-10-08 21:27:43
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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
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2023-06-19 17:14:54
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OpenCV Python 轮廓层次【目标】学习轮廓的层次关系在前几个课程里面，学习了 cv2.findContours() 函数, 传递了参数 Contour Retrieval Mode . 通常是 cv.RETR_LIST or cv.RETR_TREE 工作的很好，但是他们是什么意思呢？hierarchy 到底是什么呢？ 在某些情况下，有些形状是在其他形状内部，就像层级一样。我们称上层的为
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2023-12-07 22:56:05
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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、
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2024-06-10 07:36:46
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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
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2023-06-23 20:57:40
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OpenCV 中的轮廓✏️问：什么是轮廓？ ?️答：轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形，相对于边缘，轮廓是连续的，边缘并不全部连续。✏️问：如何寻找轮廓？ ?️答：寻找轮廓的操作一般用于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图
PS：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。
寻找轮
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2023-10-26 13:40:22
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OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤:1、读取图像image = cv2.imread('image_path')2、将原图转化为灰度图像image_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)3、将灰度图像进行二值化阈值处理# 这里将阈值设置为127为例,最大阈值为255
t, binary = cv.threshold(image_gray,
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2023-09-22 13:24:38
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目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()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。轮廓在形状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
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2023-10-09 14:49:25
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接着上一个博客：关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack（）介绍cv2.findContours函数在opencv2和opencv3中区别以及应用。cv2.findContours函数是一个图像轮廓的绘制方法，进行轮廓的检测Opencv2 cv2.findContours 轮廓检测这个函数在图像处理里面是经常应用到的，记
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2023-11-28 01:18:46
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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.
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2023-11-07 21:05:45
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。你将看到以下功能：cv.findContours()，cv.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，请使用二进制图像。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
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2023-11-13 15:28:06
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1.概述在这篇文章中介绍如何使用findContours()函数寻找图像中物体的轮廓，在OpenCV中没有给出findCountours()函数的原理，如果想了解查找轮廓原理，可以翻**墙出去Google”Topological structural analysis of digitized binary images by border following”,这里就不一一翻译了.2.APIop
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2024-03-03 10:11:58
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一、OpenCV中的轮廓 在OpenCV中，将 Canny 等边缘检测算法根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，作为一个整体来研
原创
2022-12-27 15:17:52
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轮廓检测有什么作用：
使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位。什么是轮廓：
当我们把物体边缘所有的点连接在一起可以获得轮廓。对于特定的轮廓是指那些具有相同颜色和亮度的边界点像素。
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2023-08-02 09:19:00
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轮廓矩形框查找一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCv中。可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓。（一）由于findContours()函数是在二值图像的基础上查找轮廓，所以我们需要对读取的彩色图形进行操作得到二值图像。blur(imageSource, image, Size(3, 3));
thresho
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2023-08-27 09:45:55
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一、查找轮廓查找一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线。其表示方法可能根据不同的情况而有所不同。在OpenCV中,可以用findContours()函数从二值图像中查找轮廓1.1寻找轮廓: findContours()函数findContours()函数用于在二值图像中寻找轮廓。C++: void findcontours (InputoutputArray image, Output
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2023-11-26 11:51:14
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