# 使用 OpenCV Python 实现边界提取
在计算机视觉领域，边界提取是一项常见而重要的任务，它可以帮助我们识别图像中的物体。今天，我将带你学习如何使用 OpenCV 和 Python 实现图像的边界提取。以下是我们实现这一目标的基本流程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现边界提取
边界提取是计算机视觉中的一种基本任务，通常用于物体检测和图像分析。对于刚入门的开发者来说，使用 Python 和 OpenCV 是一种非常有效实现边界提取的方式。本文将详细介绍边界提取的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 整体流程
边界提取的基本步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作描述
关于图片处理，经常遇到的一个问题是如何获取roi区域（说白了就是抠图），并对roi区域赋值，比如说赋值成黑色。首先，关于如何获取roi区域，opencv的Mat类中提供了两种方法。代码如下：Mat operator() (Range rowRange, Range colRange) const
Mat operator() (const Rect &roi) const上述两种
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2023-10-19 17:08:31
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总结一下轮廓提取函数：C++: void findContours // 提取轮廓，用于提取图像的轮廓
(
InputOutputArray image, // 输入图像，必须是8位单通道图像，并且应该转化成二值图像
OutputArrayOfArrays contours, // 检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个Point向量
OutputArray hiera
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2023-12-15 19:22:46
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在图像处理领域，边界提取是一个常见而重要的任务，特别是在使用 Python 和 OpenCV 库时。通过形态学操作，我们可以有效地提取图像中的边界特征。本文章将详细介绍在 Python OpenCV 中进行形态学边界提取的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及最佳实践。
### 环境预检
首先，我需要确保环境满足运行 OpenCV 的要求。以下是系统需求和硬件配置的表格
在处理图像分析问题时，Python OpenCV提供强大的工具来提取连通区域的边界框。本文将详细阐述如何使用Python OpenCV来实现这一目标，并形成系统化的复盘记录。
## 环境准备
### 技术栈兼容性
在进行图像处理之前，需要确保所用的技术栈兼容性。以下是Python和OpenCV的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
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本小节中一起学习如何从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界）。我们对三种类型的点集感兴趣：物体边界，这是物体最外层和阴影边界的可见点集；阴影边界，毗连于遮挡的背景上的点集；Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点，它们是由激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型。这三类数据及深度图像的边界如图1所示。代码首先，在PCL（Point Cloud Learnin
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2023-11-04 13:30:20
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轮廓发现简介：轮廓发现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结果。可以用图像二值化得到二值化图像进行轮廓发现，也可以先边缘提取然后轮廓发现。完整代码import cv2 as cv
import numpy as np
#边缘提取
def egde_demo(image):
blurred=cv.GaussianBlur(image,(3
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2024-04-03 14:30:27
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# 边界提取Python教程
边界提取是计算机视觉中的一个重要任务，通常用于图像分析和物体识别。作为一名刚入行的小白，你可能不知道从何入手。本文将指导你如何使用Python和OpenCV库实现边界提取，并在此过程中了解每一步的意义和实现方法。
## 流程概述
首先，我们来概述一下实现边界提取的流程。以下是这个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何使用 Python 实现图像的边界提取
边界提取是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于图像分析、对象识别等领域。对于新手开发者而言，理解这一过程并实现相关功能十分重要。本文将引导你逐步实现边界提取，结合 Python 常用的图像处理库，如 OpenCV。我们将从整体流程入手，逐步深入每一步的实现。
## 整体流程
下面是实现边界提取的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在本文中，我将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现形态学开操作以提取图像边界的过程。我将阐述环境准备、核心操作流程、配置详解、性能验证、优化技巧和排错指南，每个部分都包含相应的代码块和图示。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好软件和硬件环境，以确保能够顺利地运行 Python 代码及 OpenCV 库。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows
以下这一节不会再像之前那样详细介绍，主要是以理解概念为主，关于API介绍或者程序在视频中都有，以后用到知道去哪里找即可。（一）拉普拉斯算子作为一个卷积核，这是一个二阶的算子，是用来提取边缘的，主要是利用一阶导数最大的地方二阶导数为0这个特征来进行边缘提取，但是这个算子的噪声很明显。处理的流程：先高斯模糊去掉噪声，在转换为灰度图像，在拉普拉斯二阶导数计算，取绝对值，显示结果。（二）canny算子这是
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2024-03-27 09:24:17
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文章目录1.Canny引入2.Canny算法实现步骤（1）去噪（2）计算梯度和梯度方向（3）过滤非最大值（4）使用阈值检测边缘3.Canny函数实现4.实例代码测试（1）图片测试代码（1）调节阈值大小（2）使用L2gradient=True（3）设置apertureSize中的Sobel算子大小（2）实时检测代码5.Canny的实际应用 1.Canny引入（1）Canny边缘检测算子是John.
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2024-04-30 18:51:44
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本文内容是对Opencv官方文档的学习笔记初识轮廓轮廓可以简单地认为是将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的监测和识别中很有用。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边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像，如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你需要将原始图像存储到其他变量，或者作如下处理：img=cv2.i
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2023-09-09 23:23:18
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通域分析对于图像处理后面涉及到模式识别的内容来说是基础连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在CVPR和图像
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2023-11-14 09:20:41
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在图形图像中，梯度和边缘是非常相似的性质，在处理图像中，常常提取图像的边缘加以运算，下面介绍一个常用的边缘提取算子：Canny算子
Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
好的定位- 标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
为
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2023-12-21 10:58:16
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文章目录边缘检测评估指标一、边缘检测的具体评估指标二、目标检测分类中Precision（精确度）和Recall（召回率）的计算三、边缘检测任务中计算Precision和Recall代码中计算Precision和Recall四、边缘检测评估指标OIS、ODS、AP的计算1.PR曲线2.OIS-F值3.ODS-F值4.AP5.R50 边缘检测评估指标最近在研究边缘提取，复现了文章Richer Con
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2023-10-26 06:45:43
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目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
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2023-11-21 22:35:21
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# Python点云边界提取
## 引言
在计算机视觉和3D建模领域，点云数据的处理越来越受到重视。点云是一种表示三维空间中点的集合，常用于表示物体的形状和表面特征。然而，要从点云中提取出有效的信息，我们需要进行边界提取。本文将探讨如何使用Python进行点云边界提取的过程，并呈现相关的代码示例。
## 点云和边界提取
点云数据通常来源于3D扫描或摄影测量技术。每个点包含了空间中的坐标信息
原创
2024-10-18 09:22:49
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# 点云边界提取 Python 实现
## 引言
在计算机视觉和三维重建领域中，点云是一种常见的数据表示形式。点云边界提取是指从点云中提取出点云表面的边界信息。本文将介绍如何使用 Python 实现点云边界提取，并向刚入行的开发者详细讲解实现的步骤和相关代码。
## 点云边界提取流程
下表是点云边界提取的流程：
步骤 | 描述
---|---
1 | 导入所需库和模块
2 | 读取点云数据
原创
2023-11-17 16:09:39
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