虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体进行处理。 函数findContours()：可以将这些边缘像素合成轮廓。一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。 1）在opencv中，轮廓用标准模板库(STL)向量vector<>表示； 2）它处理的图像可以是Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或者是t
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2024-02-26 11:06:12
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python-tkinter-GUI简单化编程之按钮组合框控件python tkinter GUI简单化编程之文章目录（点击可传送）一、自我介绍、封装及使用方法二、封装按钮组合框控件三、封装库的使用四、总结 创作不易，请多包涵支持，谢谢！python tkinter GUI简单化编程之文章目录（点击可传送）python tkinter GUI简单化编程之文章目录一、自我介绍、封装及使用方法本系列
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2024-02-04 01:34:53
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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我们的目标：能够掌握轮廓查找与绘制的方法能够掌握轮廓面积及长度的计算方法能够编程实现形状匹配能够掌握轮廓的几何形状拟合方法任务一 凸包绘制案例一 获取凸包import cv2
# 读取图片并转至灰度模式
img = cv2.imread('contours2.png', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret,
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2024-04-01 09:36:17
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7.3 轮廓提取 实例如图7.9、图7.10所示。图7.9 原图图7.10 轮廓提取轮廓提取的算法非常简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时(此时该点是内部点)，则将该点删除。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和2
查找轮廓轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了.函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindConto
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2024-03-03 11:14:21
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1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
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2024-08-20 09:42:04
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一、内存//创建一个内存存储器
CvMemStorage* cvCreateMemStorage(int block_size = 0);
//释放该内存存储器的所有空间
void cvReleaseMemStorage(CvMemStorage** storage);
//清空内存存储器
void cvClearMemStorage(CvMemStorage* storage);
//向内存存储
《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(九）1-3 查找并绘制轮廓、矩特性及Hu矩4. 轮廓拟合4.1 矩形包围框4.2 最小包围矩形框4.3 最小包围圆形4.4 最优拟合椭圆4.5 最优拟合直线4.6 最小外包三角形4.7 逼近多边形5. 凸包5.1 获取凸包5.2 凸缺陷5.3 几何学测试5.3.1 测试轮廓是否是凸形的5.3.2 点到轮廓的距离6-7 利用形状场景算法比较轮廓及
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2024-02-03 21:17:44
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二值图轮廓拟合边界矩形1 直边界矩形2 旋转边界矩形外接圆椭圆拟合直线拟合极点源代码参考 边界矩形1 直边界矩形一个直矩形（就是没有旋转的矩形）。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到。 （x，y）为矩形左上角的坐标，（w，h）是矩形的宽和高。x,y,w,h = cv2.boundingRect(array)2 旋转
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2024-03-20 09:07:40
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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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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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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，
/** * 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */vector
原创
2022-05-29 01:12:32
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地址｜https://bbs.huaweicloud.com/blogs/301327编辑｜深度学习这件小事橡皮擦，一个逗趣的互联网高级网虫。观前提醒，本篇文章涉及知识点巨大，建议先收藏，再慢慢学习。本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。01OpenCV 初识与安装本部分要了解 Ope
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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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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