目录1.项目数据及源码2.环境配置2.1.导入工具包2.2.设置参数3.模板处理3.1.转二值图像3.2.计算轮廓4.数据处理4.1.初始化卷积核，图像预处理4.2.顶帽操作4.3.Sobel算子进行高通滤波4.4.闭操作，二值化4.5.计算轮廓4.5.过滤轮廓5.模板匹配5.1.模板匹配5.2.打印结果 1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chensh
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2024-10-22 08:52:16
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3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的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。轮廓是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。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
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2024-01-09 20:06:28
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前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
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2023-11-07 21:05:45
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什么是轮廓找轮廓、绘制轮廓等1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色和灰度。轮廓在形态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边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话，应该把原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物
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2023-06-23 20:57:40
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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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0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体，构成轮廓。1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。 在Opencv中，背景必须是黑色的，对象必须是白色的。 因为自动从黑色背景中找白色的轮廓。2.cv2.findContours()函数（1）函数接口cv.findCo
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2023-06-06 15:45:59
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# OpenCV Python轮廓检测
在计算机视觉中，轮廓检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中的边缘和形状。OpenCV是一种流行的计算机视觉库，提供了各种图像处理和分析工具，包括轮廓检测。本文将介绍如何使用OpenCV和Python进行轮廓检测，并提供相应的代码示例。
## 安装OpenCV和Python
在开始之前，我们首先需要安装OpenCV库和Python。可以通过以下命令
原创
2023-07-28 12:21:54
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本篇博客记录学习OpenCV图像处理中的轮廓检测。理解什么是轮廓。学习找轮廓，绘制轮廓等。学习以下两个函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()，一、什么是轮廓轮廓可以简单地认为成将连续的点（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。为了获得更高的准确性，要使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，要进行阈值化处理
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2023-10-07 16:56:55
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简 介： 本文对于OpenCV中的轮廓检测算法进行了讨论，可以看到一些基于轮廓检测的应用。接着对四种不同的提取方式的结果进行了讨论。你还了解了如何将轮廓进行绘制的方法。关键词： 轮廓检测，二值化
§00 前本文根据 Contour Detection using OpenCV (Python/C++) 中的内容整理而得。 使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位
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2023-12-27 10:31:24
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轮廓检测有什么作用：
使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位。什么是轮廓：
当我们把物体边缘所有的点连接在一起可以获得轮廓。对于特定的轮廓是指那些具有相同颜色和亮度的边界点像素。
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2023-08-02 09:19:00
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51CTO博客作者Ronny的文章，原文地址 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。 canny
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2024-06-18 12:05:51
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目标理解什么是轮廓。学习寻找轮廓，绘制轮廓等等您将看到这些函数：cv.findContours(), cv.drawContours()轮廓是什么?轮廓可以简单地解释为一条连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。为了更好的准确性，使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，应用阈值或精明的边缘检测。自从opencv3.2以来，findContour
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2024-03-04 21:31:24
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1.查找，绘制轮廓opencv里查找轮廓需要四步：（1）使用cv2.cvtColor将图形颜色通道转到灰度空间。（2）使用cv2.Threshold将图形二值化（3）使用cv2.findContours查找到图形的轮廓（4）使用cv2.drawContours画出找到的轮廓对于第三，第四步的两个新函数，其格式如下： cv2.findContours( src , 查找方式，近似方法)，
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2023-10-05 10:19:30
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轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。例子：import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("E:\\font\\bmp\\kaiti\\U_004E56.bmp")
# 转灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2023-09-01 17:35:56
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使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测。这是之前用过的代码，挺简单的，回顾一下。
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2022-10-31 20:36:15
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一. findCounters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。参数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（本文介绍的都是新的cv2接口）： cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP建立两个等
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2023-05-30 15:47:07
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本篇文章接上一篇轮廓检测继续学习，本篇主要记录轮廓特征的学习。查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等将会学到大量与轮廓有关的函数。1.矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。 根据这些矩的值，我们可以计算出对象的重心：以下图为例： 代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time
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2024-02-21 14:51:59
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引言：数字图像处理中，检测图像中的局部特征信息是比较重要的一部分，因为我们有时候并不是对整张图像都感兴趣，只是想要提取到图像中的一部分信息，比如车牌识别，对于整张图像来说，我们感兴趣的是只是车牌这一部分，其他的信息都是多余的。所以，有没有什么办法能够帮助我们实现提取局部信息的方法呢，opencv库中封装好了一些方法，我们只需要调用这些方法就可以实现我们的目的。我们还是先讲函数的意思，然后加以实践来
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2023-11-14 09:14:13
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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵 轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修
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2023-09-27 11:03:42
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轮廓检测意义：轮廓信息对于物体检测而言有着十分重要的意义，根据提取到的轮廓信息，通过轮廓点集的特征选择适合的处理算法，即可提取到物体的形状信息，从而提取所需检测的物体。大概原理： 对原图像进行二值化处理，利用边缘点连接的层次差别，提取位于结构特征高的区域点集构成的集合，这部分点集很可能就是物体的轮廓。核心函数：详细参见：https://www.jianshu.com/p/4bc3349b
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2023-09-29 21:15:22
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