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[
转载
2023-08-02 15:29:48
574阅读
⚠️由于自己的拖延症，3.4.3翻到一半，OpenCV发布了4.0.0了正式版，所以接下来是按照4.0.0翻译的。⚠️除了版本之外，其他还是照旧，Contours in OpenCV，附原文。这篇比较特殊，有多个小节组成，我把它们合在一起了。轮廓：入门目标理解什么是轮廓。学会找到轮廓，画出轮廓等等。你会看到这些函数：cv.findContours()，cv.drawContours()什么是轮廓？
转载
2023-09-28 14:47:36
300阅读
# 绘制轮廓面积最大的图形
在图像处理和计算机视觉领域，轮廓是图像中连续的曲线，它代表了图像中的形状和边界。通过计算轮廓的面积，我们可以找到图像中面积最大的形状，进而对图像进行分析和识别。在本文中，我们将使用Python和OpenCV库来绘制轮廓面积最大的图形。
## 准备工作
首先，我们需要安装OpenCV库。你可以使用以下命令来安装：
```bash
pip install openc
原创
2024-06-04 05:03:05
119阅读
1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等 • 函数： cv2.findContours()， cv2.drawContours() 1.1 什么是轮廓 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
转载
2023-09-27 11:33:37
931阅读
# 概述
在图像处理中，轮廓检测是一项非常重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的对象或者边界。然而，有时候检测到的轮廓可能会有一些锯齿状的边缘，这不利于后续的图像分析或者识别。因此，我们需要对检测到的轮廓进行平滑处理，使其更加清晰和准确。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库对图形轮廓进行平滑处理。我们将使用图像处理技术来实现平滑轮廓的效果，并通过代码示例来演示整个过程。
原创
2024-04-07 04:18:44
1952阅读
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
area = cv.contourArea(cnt)
#面积，长度，长宽比。
# 如何让将指定轮廓的目标保存，消除不满足条件的轮廓参考代码# 找出轮廓的不同特征，如面积、周长、质心、边界盒等
# moments矩可以计算物体的质心、面积等特征;函数cv2.moments（）提供了一个计算出所有力矩值的字典。
import cv2
i
转载
2023-09-27 13:58:29
146阅读
1)什么是轮廓 轮廓可以简单的认为是将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度，提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线，或者说是连通域，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用注意事项： 1.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边缘检测 2.查找轮廓的函数会修改原始图像，如果你在查找轮廓之后还想使用原始图像的话，应该将原始
转载
2023-10-09 15:42:40
252阅读
本篇文章给大家谈谈python图形绘制花朵代码，以及如何用python画一朵花，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 上一节讲了一些Python编程的一些基础知识，从这节开始，我们将跟随一些实际的小程序示例，进入正式的编程学习。 下面我们就来介绍一下今天这个只有10行代码的小程序，先来看一下它的运行效果，程序
转载
2024-06-07 22:01:45
33阅读
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
转载
2023-08-06 13:57:32
180阅读
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
转载
2023-06-14 00:49:16
201阅读
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
转载
2023-07-29 20:06:12
255阅读
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
转载
2023-08-11 08:47:20
157阅读
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，
# Python读取图形验证码实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整体的实现流程：
```mermaid
erDiagram
确定验证码图片位置 --> 下载验证码图片 --> 识别验证码 --> 输出结果
```
## 2. 每一步具体操作
### 步骤1：确定验证码图片位置
在这一步，我们需要确定验证码图片的位置，可以使用浏览器的开发者工具来查看验证码图片的U
原创
2024-04-23 07:22:40
210阅读
最近工作中经常遇到收到其他人提供的pdf文档，想要编辑修改下或者复制部分内容比较困难，想通过现有的pdf工具软件转换文档格式，基本都要充钱，为了免费实现pdf转换工具，网上查了下相关技术方案，整理了下代码，测试真实有效，分享下。第一步，安装相关第三方库pip install PyMuPDF -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pip install
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
转载
2024-02-28 21:59:56
81阅读
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
转载
2024-03-04 06:58:46
65阅读
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
转载
2024-07-31 11:33:05
41阅读
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()
转载
2023-08-18 14:43:56
268阅读
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
转载
2024-03-02 10:20:02
85阅读
