# Python OpenCV遍历轮廓
![opencv_traverse_contours](
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的工具，可以进行图像处理和分析。其中之一的功能就是轮廓检测和遍历。轮廓是图像中连续的边界的曲线，可以用来检测和识别图像中的对象。本文将介绍如何使用Python和OpenCV遍历轮廓，并给出代码示例。
## 什么是轮廓？
轮廓是指图像中具有相同颜色或强
原创
2023-08-17 03:32:05
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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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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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# Python OpenCV 遍历最大轮廓中的点
在计算机视觉中，轮廓检测是一个常见的任务。使用 Python 的 OpenCV 库，可以方便地完成轮廓检测并遍历最大轮廓中的点。本文将详细介绍如何完成这一任务，包括每个步骤的代码示例及其解释。
## 整体流程
我们可以将遍历最大轮廓中的点的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导
目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
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轮廓分析(silhouette analysis)可用于研究聚类结果之间的分离距离。轮廓图是一个聚类中的每个点与相邻聚类中的点之间接近程度的度量指标，从而提供了一种直观地评估参数(如聚类的数量)的方法。此度量指标的范围为[-1,1]。 接近+1的(被称为)轮廓系数的值表示相邻聚类的样本距离很远；值为0表示样本在两个相邻聚类之间的决策边界上或非常接近决策边界；而负值表示这些样本可能已分配给错误的
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2023-07-29 20:06:12
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1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
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opencv for python的轮廓（1）一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：2.需用函数：3.代码实现如下：4.图像近似方法说明：二、：图像轮廓的矩、面积和周长1.图像的矩（image moments）2.图像的面积3.图像的周长4.代码实现 一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：轮廓是颜色或者灰度相同的边界点连成的边界曲线，轮廓在物体形状分析以及轮廓检测和识别中很有用。轮廓
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2023-08-11 08:47:20
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 48 篇。 Python OpenCV学在前面轮廓检测与轮廓特征cv2.findContours 函数返回值 contours轮廓特征矩轮廓面积轮廓周长外接矩形其余补充学习橡皮擦的小节 学在前面图像金字塔学习的时候，就要想着有个金字塔在你眼前，这个金字塔最底部是你的原图像（源图像）。关于图像金字塔
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2024-07-31 11:33:05
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轮廓可以简单的看做连续的点（包括边界）连成的曲线，他们具有相同的颜色或者灰度。主要应用在形状分析和物体的检测与识别。处识轮廓一般来说为了更加准确，要使用二值化图象，在寻找轮廓之前，进行阈值化处理或者Canny边缘检测；查找轮廓的函数会更改原始图象，如果后期还想使用原始图像的话最好找另一个变量储存；一般物体是白色而背景是黑色。 这里哟两个函数cv2.findContours()和cv2.drawC
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2024-02-28 21:59:56
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm12.2 绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(
image,
contours,
contourIdx,
color[,
thickness[
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2023-08-02 15:29:48
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Opencv_Python中的轮廓 今天主要学2个点cv2.findContours(), cv2.drawContours()如何查找轮廓？当然使用cv2.findContours()，这个函数中有3个参数，一为输入图像，二为轮廓检索模式，三为轮廓近似方法。返回值有3个，一为图像，二为轮廓，三为轮廓的层析结构。 第一个参数是寻找轮廓的图像； 第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
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2024-02-22 11:34:41
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Python-Opencv 轮廓常用操作1.颜色空间转换使用cv2.cvtColor(input_image ，flag)，flag为转换类型常用的转换类型有：BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAYBGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSVimg_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)2.二值化ret, d
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2024-03-02 10:20:02
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所用函数简介cv2.threshold() 二值化cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst参数意义src表示的是图片源thresh表示的是阈值（起始值）maxval表示的是最大值type表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）cv2.findContours()
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2023-08-18 14:43:56
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 绘制手掌多边形轮廓文章目录前言使用步骤1.轮廓查找与绘制2.计算轮廓的面积及长度3.使用Hu特征进行形状匹配4.轮廓的几何形状拟合总结 前言边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到边缘并不是一个整体。二、使用步骤1.轮廓查找与绘制1.使用cv2.findContours()函数，实现图像轮廓的查找。2.使用cv2.dr
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2023-08-04 13:43:39
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前言图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线，它可以用于形状分析以及对象检测和识别。 一、轮廓的矩轮廓的矩包含了轮廓的各种几何特征，如面积、位置、角度、形状等。cv2.moments()函数用于返回轮廓的矩，其基本格式如下：ret = cv2.moments(array[, binaryImage])
ret为返回的轮廓的矩,是一个字典对象, 大多数矩的含义比较
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2023-07-14 14:51:20
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相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示：转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处
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2023-08-04 20:41:31
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本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出)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 cv2img = cv2.imread('cloud.jpg')# 灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2
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2024-06-12 14:55:30
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