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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在计算机视觉处理中，经常需要对图像中的轮廓进行分析和排序。使用 OpenCV 库，能够高效地实现这些功能。本文将详细介绍 Python 中如何对 OpenCV 轮廓进行排序的过程，相关的代码示例，改进建议及其性能优化。
### 协议背景
在计算机视觉的多个应用领域中，例如物体检测和识别，轮廓的检测与排序都是基础而重要的步骤。轮廓可以表示图像中物体的边缘，理解轮廓之间的排列关系有助于进一步的图像
# 使用 OpenCV 对轮廓进行排序的实用指南
在图像处理领域，轮廓提取是一个重要的步骤。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来处理图像和视频。在本文中，我们将讨论如何使用 OpenCV 提取轮廓，并对其进行排序，最终输出排序后的轮廓。
## 1. 轮廓的基本概念
轮廓是图像中具有相同颜色或灰度的区
OpenCV 中的轮廓✏️问：什么是轮廓？ ?️答：轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形，相对于边缘，轮廓是连续的，边缘并不全部连续。✏️问：如何寻找轮廓？ ?️答：寻找轮廓的操作一般用于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图
PS：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。
寻找轮
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2023-10-26 13:40:22
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接着上一个博客：关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack（）介绍cv2.findContours函数在opencv2和opencv3中区别以及应用。cv2.findContours函数是一个图像轮廓的绘制方法，进行轮廓的检测Opencv2 cv2.findContours 轮廓检测这个函数在图像处理里面是经常应用到的，记
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2023-11-28 01:18:46
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。你将看到以下功能：cv.findContours()，cv.drawContours()什么是轮廓? 轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。从OpenCV 3.2开始
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2023-11-13 15:28:06
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1.概述在这篇文章中介绍如何使用findContours()函数寻找图像中物体的轮廓，在OpenCV中没有给出findCountours()函数的原理，如果想了解查找轮廓原理，可以翻**墙出去Google”Topological structural analysis of digitized binary images by border following”,这里就不一一翻译了.2.APIop
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2024-03-03 10:11:58
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Python OpenCV 轮廓特征1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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
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2024-04-27 18:41:48
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# Java矩阵轮廓排序实现指南
本文将指导你通过一个完整的流程实现“Java矩阵轮廓排序”。我们将用简单明了的方式，从基础概念到具体代码，逐步带你了解如何实现这一功能。
## 一、流程简介
在开始之前，首先我们概括一下整个实现过程中需要的步骤。以下是流程步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
# 使用Python获取图像轮廓的面积并排序
在图像处理和计算机视觉领域，获取图像的轮廓、计算其面积，然后对轮廓按照面积进行排序是常见的需求。本文将引导您完成这一过程，包括整套的实现流程和需要使用的代码。
## 实现流程
在实现轮廓获取和面积排序的整个过程中，主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---------
原创
2024-08-05 09:22:56
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一、图像的轮廓(Contours of Image) 轮廓可以说是一个很好的图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。那么，怎么取提取轮廓呢？轮廓提取的基本原理： （针对二值化的轮廓提取是这样的）对于一幅背景为白色、目标为黑色的二值图像，
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2023-12-09 12:39:52
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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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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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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，
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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