在计算机视觉领域中，使用Python和OpenCV库来找出所有轮廓是一项广泛应用的功能，特别是在图像分析、物体检测及识别等任务中。然而，在实现这一功能的过程中，用户常常面临技术痛点，如处理复杂背景、噪声干扰等。为了解决这些问题，我们对如何高效找到图像中的轮廓进行了深度的探讨和系统设计。
## 初始技术痛点
当前，许多开发者在使用OpenCV寻找轮廓的过程中，遇到了诸多困难：对图像的预处理不到位
凸包基本概念凸包(Convex Hull)是一个计算机几何图形学中的概念, 简单来说, 给定二维平面点集, 凸包就是能够将最外层的点连接起来构成的凸多边形, 它能够包含点集中所有的点。物体的凸包检测场应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。寻找凸包—convexHull()函数原型points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vectorhull: 函数调用后找到的凸包clock
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2024-07-31 12:21:18
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1.特征矩主要使用cv.moments()函数来实现。cv.moments ( InputArray array, bool binaryImage = false )参数如下：array：输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2fbinaryImage：默认值是false，如果为true
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2024-04-29 22:49:28
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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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一、概述 案例：使用OpenCV的findContours发现轮廓并根据轮廓的面积过滤轮廓。 发现轮廓函数：发现轮廓：
findContours(
InputOutputArray binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bit
OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象
OutputArray, hierac
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2024-06-26 06:38:36
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# 使用OpenCV与Python获取轮廓内所有坐标的指南
在计算机视觉中，获取轮廓内的坐标是一个常见的任务。今天，我们将使用OpenCV和Python来实现这一目标。接下来，我将给出一个详细的步骤流程，并提供相应的代码和解释。
## 步骤流程
以下是实现“OpenCV Python获取轮廓内所有坐标”的流程表：
| 步骤 | 描述
最近在用vs和opencv库在做图像处理的项目，关于轮廓识别部分，我查阅了一些资料， 现结合自己的理解整理出来，希望能对你有用。1.contours概述 在利用openCV对图像进行处理时，我们可能会需要提取出图片上物体的轮廓，进而判断其形状、获取轮廓上的点等等。为了便捷地获得图像轮廓，我们可以使用opencv库中的Contours相关API接口。 Contours可以简单地被理解为一条由其上全部
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2023-11-24 08:21:36
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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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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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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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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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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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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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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 • 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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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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！！此篇是基于IplImage* （C接口或者说2.1之前版本的接口，新的Mat的访问方式请参考博文：
《访问Mat图像中每个像素的值》）
IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构，用来表示图像，其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析（来自OpenCV中文网站：http://www.
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2024-01-05 16:57:27
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引言 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。
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2023-10-19 09:03:29
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