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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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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# 如何用Python OpenCV找轮廓
## 1. 介绍
欢迎来到这篇文章，我将教你如何使用Python OpenCV来找到图像中的轮廓。作为一名有经验的开发者，我将逐步指导你完成这个任务，让你能够轻松地掌握这项技能。
## 2. 流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像文件 |
|
原创
2024-03-07 06:23:56
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在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 来查找图像中的最大轮廓是一项非常有用的任务。下面，我将详细描述如何利用 Python 和 OpenCV 解决“python opencv找最大轮廓”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展的内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境准备好。以下是环境中需要的一些依赖和它们的版本兼容性矩阵：
# OpenCV Python 实现最大轮廓的查找
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。在本文中，我们将学习如何使用OpenCV和Python在图像中查找最大轮廓。
## 背景介绍
在计算机视觉任务中，轮廓是对象的边界或外形的表示。通过查找图像中的轮廓，我们可以提取出对象的形状信息，并进行形状分析、目标识别等任务。在OpenCV中，
原创
2023-11-26 11:12:12
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进行轮廓提取时要将原图二值化，因为除了图像的轮廓外其余的都是无用的信息，以减少运算量所用函数基础介绍：CvMemStorage 1、动态内存存储及操作函数
1. CvMemStorage
2. typedef struct CvMemStorage
3. {
4. struct CvMemBlock* bottom;/* first
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2023-08-28 09:06:29
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图像轮廓 边缘检测：只要梯度发生变化，零散的点都算作边缘 轮廓检测：一个链接的整体 cv.findContours(image,mode,method) mode:轮廓检测模式 cv.RETR_EXTERNAL：只检测最外面的轮廓 cv.RETR_LIST：检测其所有轮廓，并将其保存到一条链表中 cv.RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，并将它们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层时空洞的
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2023-10-17 05:52:36
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使用OpenCV也有一段时间了，中间遇到了不少问题。一般都是到网络上找答案或者自己试验，现在把这些经验好好整理下，方便自己查找也方便同行参考。最新更新日期：2009.09.26一、轮廓(Contour)1.cvDrawContours()可以填充轮廓内部。cvDrawContours(gray, contour,cvScalar(255,255,255,0),cvScalar(255,255,25
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2023-11-09 10:55:42
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轮廓发现前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物体的边缘或者前景。接下来，我们通常需要做的是拟合这些边缘的前景，如拟合出包含前景或者边缘像素点的最小外包矩形、圆、凸包等几何形状，为计算它们的面积或者模板匹配等操作打下坚实的基础。一、查找、绘制
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2024-04-27 14:31:11
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Open CV系列学习笔记（十八）轮廓发现轮廓发现轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。 目前轮廓检测方法有两类，一类是利用传统的边缘检测算子检测目标轮廓，另一类是从人类视觉系统中提取可以使用的数学模型完成目标轮廓检测。 基于边缘检测的轮廓检测方法
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2023-10-13 23:44:30
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读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。// cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp&
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2023-08-29 02:21:03
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# 使用Python查找图像轮廓的指南
在计算机视觉中，轮廓提取是一个重要的步骤，可以用于物体检测、形状分析等多种应用。今天，我们将学习如何使用Python及OpenCV库来实现这一功能。本文将指导你完成整个过程，包括准备工作、代码实现和结果展示。
## 流程概述
以下是查找图像轮廓的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
原创
2024-08-27 06:02:24
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最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。 &n
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2024-07-04 10:32:18
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像素间的一些基本关系领域相邻像素——4邻域相邻像素——D邻域相邻像素——8邻域邻接性像素间的邻接性——4邻接像素间的邻接性——8邻接像素间的邻接性——m邻接通路连通分量距离领域相邻像素——4邻域4邻域：像素p(x,y)的4邻域是： (x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1)用N4（p）表示像素p的4邻域 ：相邻像素——D邻域D邻域（ diagonal ）定义：像素p(x,y)的
# 教你如何实现“Java OpenCV轮廓相似找图”
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Java OpenCV轮廓相似找图”的流程，可以将其简单表述如下：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取待匹配图像和参考图像 |
| 2 | 提取轮廓信息 |
| 3 | 计算轮廓相似度 |
| 4 | 根据相似度进行匹配 |
## 二、具体步骤及代
原创
2024-05-31 04:02:00
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一、概述 使用发现并绘制轮廓比较简单，只需要调用findContours和drawContours两个方法就行了，但前提是要对图像做一下预处理。 实现步骤如下： 1.将原图转换为灰度图像 2.执行二值分割 3.去除无用的噪声 4.发现轮廓 5.绘制轮廓 6.展示轮廓图二、示例代码 Mat src = imread(inputImagePath);
imshow("原始图"
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2023-06-30 23:56:28
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# 如何实现Java版OpenCV轮廓相似找图
## 流程步骤
以下是整个流程的步骤，让我们一步步来实现“java版OpenCV轮廓相似找图”。
```mermaid
pie
title 流程步骤
"1. 读取两张图片" : 30
"2. 转换为灰度图" : 20
"3. 找到轮廓" : 40
"4. 计算轮廓相似度" : 10
```
```mer
原创
2024-06-04 06:24:57
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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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