OpenCV Python 轮廓特征【目标】轮廓矩轮廓周长、轮廓面积轮廓拟合、轮廓凸包、轮廓凹凸性检查外接矩形、最小包围圈椭圆拟合、直线拟合【代码】周长、面积、矩第一幅图像为原始轮廓图像，第二幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的1/10），第三幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的 5/1000）import numpy as np
import cv2
# 读入图像并二值化
img = cv2.
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2023-11-04 08:18:16
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轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积的**contourArea()**函数，该函数的函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
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2024-03-18 10:06:26
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Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。OpenCV中有一个很强大的函数，它可以从二值图像中找到轮廓：findContours函数。有时我们还需要把找到的轮廓画出来，那就要用到函数drawContours了。findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般
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2024-02-26 16:59:14
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话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
'''
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2024-05-04 17:01:36
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目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
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2024-05-27 15:40:53
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# 使用 OpenCV 求轮廓内的灰度值
在图像处理领域，轮廓的检测与分析是一个非常重要的任务。轮廓不仅能够帮助我们识别物体的位置和形状，还可以用于提取感兴趣区域（ROI）并分析其特征。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 的 OpenCV 库来提取图像中轮廓内的灰度值。
## 1. 问题描述
假设我们有一幅含有多个物体的彩色图像，我们希望通过轮廓检测的方法提取出每个物体的轮廓，并
本章将通过一个案例研究，介绍如何设计出相互配合的函数；
1、turtle 模块
turtle
模块提供的
turtle.Turtle
函数创建一个 类型为
Turtle
的对象，可以赋值给变量，例如 bob 、sam 或者 jack 等(这里选的都是拟人化的名字)；
>>> import turtle
>>> bob = turtle.Turtle()
>
编辑：我绕过了这个问题，在图像中添加了一个2位帧，然后使用我的代码，最后剪切图像以删除多余的帧。这是一个丑陋的解决方案，但它的工作！我遇到了一个问题，我不确定这是一个错误还是我缺乏经验。我会尽量把它总结清楚：我得到了一个二值图像，其中包含我要分析的彩色图像的轮廓(白色像素是我的算法检测到的轮廓的周长，其余为黑色)。图像相当复杂，因为我要检测的对象完全填充了图像(没有“背景”)。我用findcont
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2024-03-19 10:57:24
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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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绘制一条心形曲线最近看到个视频，打算绘制个心型动态的曲线。 1.1 matlab确定图像及其函数网上有很多关于心形曲线的资料，各种各样的形状，但是我比较...clccleart = -10:0.01:10x = 16*(sin(t)). ^3y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t)%ylim()%xlim()grid on; hold onplot(
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2023-08-22 12:59:45
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目录前言：本篇学习内容：1.寻找凸包1.1 凸包1.2 寻找凸包2.使用多边形将轮廓包围参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指
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2024-05-11 09:28:54
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findContours函数参数说明及相关函数findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像i
第二篇：介绍具体函数用法图片读取、保存namedWindow()：使用该函数创建一个空图片的窗口时，需要手动释放窗口资源（不推荐这种用法）// imread()
Mat pic = imread("图片路径", 读取方式_可缺省); // 默认读取原图
// imshow()
imshow("窗口名", Mat对象名);
// imwrite()
imread("图片存储
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2024-09-24 10:58:31
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这里即有AI，也有大道理。 1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选） 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourAre
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2024-05-10 17:51:29
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# 用Python绘制心形图案
在编程和数学的交汇处，图形编程为我们提供了令人惊叹的表现方式。特别是Python这门语言，以其简洁的语法和强大的绘图库，让绘制各种图形变得尤为简单。在本篇文章中，我们将利用Python绘制一个心形图案，并为您提供代码示例和相关说明。
## 心形图案的数学方程
我们要绘制的心形图案的数学模型可以用参数方程表示：
\[
x(t) = 16 \sin^3(t)
\]
原创
2024-10-16 03:54:57
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前言python中有个很酷的效果，一行代码实现一个爱心字符，虽说是一行代码，但是理解起来还是比较难的，括号太多，并且使用了python的一些快捷小技巧。比如三元表达式，列表生成式，字符串拼接以及一个心形曲线公式：(x2+y2-1)3-x2y3=0。下面通过分解来理解这行代码，这里主要理解三元表达式，列表生成式，还有就是循环中的数字为什么是-30，30和30，-30。三元表达式理解三元表达式其实就是
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2023-08-14 16:40:07
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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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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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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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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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