51CTO博客作者Ronny的文章，原文地址 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。 canny
注：本文使用的编程语言是python。 如果读者使用的是C++，有些代码可能需要自行变更！前言 初学opencv的阶段，难免是从枯燥地啃文档和记函数开始。逐一而草率地“过”一遍函数用法，对于初学者而言，其实很难起到学习的进步。只有在具体的实例中，才能更好地理解函数用法和搭配 的 妙用。 笔者在视觉库cvzone和halcon的启发下，总结了些opencv实现的颜色和轮廓的提取&筛选方
轮廓可以理解为图像中具有相同颜色或密度的位于边界的连续点的集合，轮廓是形状分析和对象识别的有利工具。 在python-OpenCV中，我们常用findContours函数来计算轮廓，每个独立的轮廓都是以Numpy array的点坐标的形式呈现。 为了在图像中显示出计算出的轮廓，我们使用drawContours函数。通常这个函数会配合findContours使用。官方文档相关api轮廓检测con
1.轮廓边界框物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取，常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数，函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似；函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形，函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮廓最小圆；函数minAreaRect表示
使用OpenCV也有一段时间了，中间遇到了不少问题。一般都是到网络上找答案或者自己试验，现在把这些经验好好整理下，方便自己查找也方便同行参考。最新更新日期：2009.09.26一、轮廓(Contour)1.cvDrawContours()可以填充轮廓内部。cvDrawContours(gray, contour,cvScalar(255,255,255,0),cvScalar(255,255,25
经过两周opencv的学习，作者对opencv有了一些自己的理解和心得，总结出一套较为实用提取图像轮廓的方法。操作步骤：1、图像锐化。图像锐化的目的是为了要增强图像中对比度，这样可以使提取轮廓的效果，让轮廓显现的更明显。这里我们使用拉普拉斯算子遍历图像，预先定义矩阵：Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 1, 1, 1, 1, -8, 1, 1, 1, 1);运用fi
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2023-09-04 14:27:51
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# 使用 OpenCV 和 Python 寻找最大轮廓
## 引言
在图像处理领域，轮廓检测是一项非常重要的技术。它可以帮助我们找到图像中的形状、边缘和特征。在很多应用中，比如目标识别、物体追踪等，找到最大轮廓往往是一个核心任务。本文将介绍如何使用 OpenCV 库和 Python 编程语言找到图像中的最大轮廓，并给出详细的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 环境准备
在开始之前
# OpenCV Python 实现最大轮廓的查找
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。在本文中，我们将学习如何使用OpenCV和Python在图像中查找最大轮廓。
## 背景介绍
在计算机视觉任务中，轮廓是对象的边界或外形的表示。通过查找图像中的轮廓，我们可以提取出对象的形状信息，并进行形状分析、目标识别等任务。在OpenCV中，
## Python标注最大轮廓信息的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Python标注最大轮廓信息”。本文将首先介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤，然后逐步解释每个步骤需要进行的操作，并提供相应的代码和注释。
### 整体流程
下面是整个流程的简要概述：
```mermaid
flowchart TD;
A[加载图像] --> B[灰度化]
B -->
原创
2023-09-29 04:58:54
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## Python 图片找最大轮廓
### 引言
在图像处理领域，轮廓（contour）指的是图像中连续的边界线。在一张图片中，轮廓可以用于识别和分割对象。Python提供了丰富的图像处理库和算法，使得在Python中找到图片中的最大轮廓变得非常容易。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库找到图片中的最大轮廓，并给出了相应的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，我们需要安装Op
# 使用OpenCV和Python找到图像中的最大轮廓
在计算机视觉中，轮廓是指图像中明显的边缘或曲线。在处理图像时，有时我们需要找到图像中的最大轮廓，以便进行进一步的分析或处理。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，结合Python语言可以轻松实现这一功能。
## 寻找最大轮廓的步骤
1. 读取图像并将其转换为灰度图像
2. 使用阈值处理将图像转换为二值图像
3. 寻找图像中的所有轮廓
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取3. 霍夫变换3.1 霍夫直线3.2 霍夫圆4. 轮廓提取4.1 查找轮廓4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换首先放上霍夫变换官方文档：[霍夫直线变换官网文档]3.1 霍夫直线import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 1. 将图片以灰度的方式读取进来
img = cv.i
简介OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。实现思路当我在项目中遇到
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、minEnclosingC
opencv-python如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分以及opencv常见的问题一、如何找到最大的轮廓并提取该轮廓对应的mask部分 主要用到的函数：cv.threshold（） cv.findContours（） cv.drawContours（） 首先要讲的是这三个函数的输入图像，这里很重要也很麻烦。 1.cv.threshold（）函数输入的图像数据可以是单通道也可以是三
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2023-08-13 23:05:42
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前言：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。一、查找、绘制轮廓首先了解一下轮廓的定义。一个轮廓代表一系列的点(像素)，这一系列的点构成一个有序
文章目录前言一、cv2.Canny（image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]）二、cv2.threshold（src, thresh, maxval, type[, dst]）三、cv2.getStructuringElement(, )四、cv2.dilate()和cv2.erode()五、
一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvCon
前面在图像转换的时候学到canny算子,可以检测出图像的轮廓信息,但是,该算子检测到的轮廓信息还需要我们手动的用眼睛去识别,而实际工程应用中,我们需要得到轮廓的具体数学信息,这就涉及到今天的主题,图像轮廓检测. 一.图像轮廓检测 &n
findContours：找到图像中轮廓approxPolyDP：对多边形曲线做近似boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓createTrackbar(" Threshold:", "Source", &thresh, max_thres
