目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码 一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.draw
# Python中图像外轮廓提取
在图像处理领域，图像轮廓是指图像中物体的边界线。图像外轮廓提取是一种常见的图像处理任务，它可以帮助我们识别物体、分割图像等应用。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们实现图像外轮廓的提取。
## 图像外轮廓提取原理
图像外轮廓提取的主要原理是通过边缘检测算法找到图像中的边缘，然后根据这些边缘的连接关系
原创
2024-06-26 05:32:00
187阅读
代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
CAP通常被称为“累积精度曲线”，用于分类模型的性能评估。它有助于我们理解和总结分类模型的鲁棒性。为了直观地显示这一点，我们在图中绘制了三条不同的曲线：一个随机的曲线（random）通过使用随机森林分类器获得的曲线（forest）理论上完美的曲线（perfect）案例分析加载数据集import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib
# Python散点的外轮廓实现方法
## 简介
在数据可视化中，经常需要绘制散点图来展示数据的分布情况。而有时候，我们希望突出散点图中的外轮廓，以便更好地理解数据的分布特点。本文将教会你如何使用Python实现散点的外轮廓效果。
## 实现步骤
下面是实现散点的外轮廓的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 生成散点
原创
2023-12-30 06:50:32
581阅读
轮廓仪是一款检测物体轮廓要素的仪器，该仪器有两种类型，接触式与非接触式，今日小编就带你们来了解一下接触式与非接触式轮廓仪吧。 接触式轮廓仪接触式轮廓仪是通过将待测物体的表面滑过测针以获取表面轮廓参数，例如角度处理(坐标角，Y坐标的角度，两线之间的角度)，圆的处理(圆弧半径，圆心到圆心距离，圆心到直线的距离，交点到圆心的距离，直线到切点的距离)，点线处理(两条线的交点，交点到直线的距离，交点和交点之
先上爬取结果：https://github.com/aa3222119/MLprocess/tree/master/papapa/imgs_可以直接食用代码：一点也不6，方便以后找函数，很大面积都是字符串变量，绕过看：import requests,time,re,random,os
from bs4 import BeautifulSoup
piduan_1 = """我的手机 19:38
文章目录一、Precision（精确率）与Recall（召回率）二、PR曲线：精确率——召回率曲线三、 OIS、ODS、AP的计算1. ODS2. OIS3. AP四、代码实现1. 注意数据类型2. NMS3. 指标测量4. 关于对比实验多PR曲线图的绘制 参考博客：1、2 参考代码：HED的源码、画PR曲线一、Precision（精确率）与Recall（召回率）目标检测： Precision（
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2024-08-27 14:48:33
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这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
图片来自网络摄影｜网络#1 寻找点集的边界意义自动驾驶碰撞检测中，对于其他交通参与者可以使用bounding_box的方式表示（类似于图像视觉中使用一个 [盒子] 将对象框起来）。不同的障碍物占用的区域就是轨迹的不可行区域，对于激光雷达这类感知系统，形成的是一系列点云。那么点集如何描述生成最优的边界呢？本文介绍一下三种常见的方式。 三种不同的点集边界生成方式#2&nb
## Python的获取散点图的外轮廓
### 简介
在数据可视化中，散点图是一种常用的图表类型，它可以展示不同数据点之间的关系。有时候，我们需要获取散点图的外轮廓，以便进一步分析和处理数据。本文将介绍如何使用Python来获取散点图的外轮廓。
### 流程图
下面是获取散点图外轮廓的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库] --> B[生成散
原创
2023-09-29 19:52:09
668阅读
使用Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
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2023-09-13 08:00:56
217阅读
OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
316阅读
各位同学好，今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓，以及对轮廓的一些其他操作。内容有：（1）轮廓检测：cv2.findContours()；（2）轮廓绘制：cv2.drawContours()；（3）轮廓近似：cv2.approxPolyDP()；（4）面积计算：cv2.contourArea()；（5）周长计算：cv2.arcLength()；（6）外接矩形：cv2.rectangle
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2023-11-02 09:29:49
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目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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你好！这里是风筝的博客，欢迎和我一起交流。最近在弄车牌识别这个项目，对于机器视觉有些了解的人都知道，这个东西算是比较成熟了，在书里也有代码。 网上能找到的资料也比较多，所及借着这个机会在ARM开发板上实现以下车牌识别。 反正对于神经网络这些什么的我是不知道了，所以代码也是网上借鉴了的，我稍微整理注释了下。 先放下移植opencv的步骤：移植opencv到嵌入式arm详细过程 第一步做的就是车牌提取
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2024-09-25 08:37:35
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轮廓检测图像处理中经常用到轮廓检测,OpenCV-python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,1
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2023-09-16 15:40:17
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问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
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2023-08-02 18:23:08
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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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