在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现简单的形状识别。形状识别是计算机视觉中的一个重要任务，应用广泛，如物体识别、图像分析和机器人导航等。随着 Python 和 OpenCV 的不断发展，开发者可以更方便地实现这一功能。接下来，我们将从环境预检，部署架构，安装过程，依赖管理，安全加固，到最佳实践逐一拆解这一过程。
## 环境预检
在正式开始之前，首先需要确保
目录一、什么是物体测量？二、如何实现物体测量？三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量？所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小，具体如下图所示： 我们将该图输入到设计的算法中，算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB，这个任务在现实场景中具有很多的应用，下面就来看看如何来实现这
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2023-10-09 00:11:06
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# 使用OpenCV识别形状的完整指南
在机器视觉领域，OpenCV是一个非常流行的图像处理库，它提供了大量的功能来帮助我们实现图像和视频中的各种视觉任务。今天我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来识别形状。本文将涵盖整个流程，从准备工作到实现细节，适合刚入行的小白学习。
## 一、项目流程概述
下表展示了实现OpenCV形状识别的整体步骤：
| 步骤 | 描述
霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
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2023-11-28 06:08:38
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使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
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2023-12-15 05:02:32
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阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过这么一句话“如果你不能简单地解释它，你就不能很好地理解它”，我深以为然！尤其是在计算机视觉领在业务中，阻止AI发展的主要障碍之一是深度学习解决方案是需要完全掌握和理解这些工具的工作方式，这是极其复杂的。除此之外，还有为业务案例开发和实施正确的解决方案的时效性。显然，该列表并非详尽无遗，因此企业在实施此类工具时会慢慢采取行动。我还要补充说，与一个更简单且可能更旧的解决方
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2024-08-10 18:08:01
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矩形识别.利用opencv来识别图片中的矩形 其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。 1. 对输入灰度图片进行高斯滤波 2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理 3. 提取图片轮廓 4. 识别图片中的矩形 5. 提取图片中的矩形常用函数 （1）approxPolyDP 多边形逼近
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2023-08-01 11:55:50
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文章目录检测前预处理----边缘检测二值图findContours函数----检测轮廓contourArea、arcLength函数----面积、周长contourArea函数----轮廓面积arcLength函数----轮廓长度approxPolyDP函数----曲线折线化drawContours函数----绘制轮廓示例 检测前预处理----边缘检测二值图所谓形状/轮廓的检测就是把待检测图像中
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2023-12-27 17:04:28
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一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
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2024-03-18 20:57:06
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本次笔记的内容主要是实现对形状的检查，使用Opencv中的函数实现图片中图形的监测。1、首先开始对原始图形进行预处理。String path="../shapes.png";
Mat img;
img=imread(path);
cvtColor(img,imgGray,COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray,imgBlur,Size(3,3),3,0);
Ca
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2023-07-28 13:59:20
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§00 前 本文将会介绍使用OpenCV进行图像块简单检测算法。0.1 什么是图像块？ 所谓图像块就是在图像中一组相邻的具有相同特性（比如灰度值）像素区域。在前面的图像中，那些紧挨在一起的黑色像素区域就是图像块。图像块检测就是找到并标记出这些区域。0.2 检测样例代码 OpenCV提供了检测图像块的方便方法并使用不同特征将它们过滤出来。 下面以简单示例开始：Python# Standar
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2023-11-01 23:56:29
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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、minEnclosingCircle、
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2024-01-17 22:34:27
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机器视觉机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。缺陷检测常见得工业品
学习如何寻找并绘制轮廓学习计算轮廓特征，如面积、周长、最小外接矩形目录目标轮廓寻找轮廓绘制轮廓轮廓特征轮廓面积轮廓周长图像矩 外接矩形最小外接圆 拟合椭圆形状匹配练习小结目标1.了解轮廓概念2.寻找并绘制轮廓3.OpenCV函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()4.计算物体的周长、面积、质心、最小外接矩形等5.OpenCV函数：cv2.
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2024-02-14 18:31:17
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几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆）计算几何形状面积与周长、中心位置提取几何形状的颜色在具体代码实现与程序演示之前，我们先要搞清楚一些概念。一：基本概念与函数介绍1. 轮廓(contours)什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像，这
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2023-10-10 10:09:16
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先看提取轮廓的代码：Mat image = imread("D:/picture/images/binaryGroup.bmp",0);
if(!image.data)
return -1;
imshow("源图像",image);
//获取轮廓
std::vector<std::vector<Point>> contours;
//获取轮廓：
findC
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2024-03-19 10:36:06
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角点检测是计算机视觉系统中用来获取图像特征的一种方法。我们都常说，这幅图像很有特点，但是一问他到底有哪些特点，或者这幅图有哪些特征可以让你一下子就识别出该物体，你可能就说不出来了。其实说图像的特征，你可以尝试说一下这幅图有几个矩形啊几个圆形啊，有几条直线啊，当然啦，你也可以说一下有几个角点。什么是角点？角点通常被定义为两条边的交点。比如，三角形有三个角，矩形有四个角，这些就是角点，也是他们叫做矩形
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2023-11-25 12:59:20
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# opencv基于python的实时形状识别
在本文中，我们将深入探讨如何使用OpenCV和Python进行实时形状识别。通过一系列的步骤包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和安全加固来帮助读者构建和维护一个高效的实时形状识别系统。
## 环境预检
在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：
### 系统要求
| 软件 | 版本 |
| --- | --- |
| Pyt
# OpenCV中几何形状识别
## 引言
OpenCV是一个非常强大的开源计算机视觉库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中之一是几何形状识别，它可以识别图像中的几何形状，如圆、矩形、三角形等。本文将介绍如何使用OpenCV进行几何形状识别，并给出相关的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Python环境中安装Ope
原创
2023-09-29 14:32:54
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几何形状识别是计算机视觉领域中的重要任务，而在Java环境中，OpenCV是一个非常流行的图像处理库。通过OpenCV，可以轻松地实现几何形状的识别，进而在许多业务场景中发挥作用。以下是关于“几何形状 java opencv识别”的解决过程记录。
### 背景定位
在实际应用中，几何形状识别往往应用于制造业、自动驾驶、安防监控等多个领域。例如，在制造业中，通过对零件的形状进行识别，能够提高生产
