# Python PLC轮廓提取
在工业自动化中，PLC（可编程逻辑控制器）是常见的控制设备，而轮廓提取是在图像处理中用于识别和分析目标形状的关键步骤。通过Python进行PLC轮廓提取可以优化生产流程，提高工作效率。本文将为您介绍如何使用Python实现PLC轮廓提取，并提供代码示例和一些相关的可视化图表。
## 1. 理论基础
### 1.1 什么是轮廓提取？
轮廓提取，即从图像中提取
原创
2024-10-26 03:54:24
56阅读
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)，
转载
2023-10-05 10:19:30
114阅读
对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：第一步，提取轮廓，Opencv
转载
2023-09-13 08:00:56
217阅读
轮廓检测图像处理中经常用到轮廓检测,OpenCV-python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,1
转载
2023-09-16 15:40:17
888阅读
引言 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。
转载
2023-10-19 09:03:29
731阅读
问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
转载
2023-08-02 18:23:08
297阅读
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[
转载
2023-08-02 15:29:48
574阅读
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。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "boboa"
def contours_demo(image):
dst = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv2.cv
转载
2023-06-14 13:47:47
1219阅读
1，轮廓发现 当通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，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，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。一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集
转载
2024-03-02 11:01:38
166阅读
相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示：转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处
转载
2023-08-04 20:41:31
282阅读
opencv中提供findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。首先看一下findContours(),opencv中提供了两种定义形式官网：https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga17ed9f5d79ae97bd4c7cf18403e16
转载
2023-08-13 10:07:08
362阅读
# Python中轮廓提取
在图像处理领域，轮廓提取是一项重要的任务，它可以帮助我们找到图像中的对象边界以及形状信息。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现轮廓提取的功能。本文将介绍如何在Python中使用OpenCV库进行轮廓提取，同时提供代码示例来帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是轮廓提取
轮廓提取是指从图像中提取对象的边界信息，即找到对象与背景之间的分界线。这对于图
原创
2024-05-03 04:07:56
54阅读
# 图片轮廓提取：Python的完美选择
在计算机视觉的领域中，图像处理是一个极其重要的任务。图像轮廓提取则是其中的一个重要环节，它可以帮助识别图像中的主要结构和形状。通过轮廓提取，我们能为后续的图像分析、形状识别等提供重要的信息。本文将介绍如何使用Python进行图像轮廓提取，并提供一个简单的代码示例。
## 轮廓提取的基本原理
轮廓提取通常涉及灰度化、二值化和边缘检测等步骤。首先，我们需
# 使用Python提取图片轮廓的步骤
在计算机视觉中，提取图片的轮廓是一个常见且重要的任务。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python及其强大的库OpenCV来实现这一目标。以下是我们将要遵循的步骤：
## 提取轮廓的流程
以下表格简要概述了提取图片轮廓的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-19 08:10:18
104阅读
# Python OpenCV 轮廓提取入门指南
Python 是一门高效并且易于上手的编程语言，而 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）则是一个广泛使用的开源计算机视觉库。轮廓提取是图像分析中的一个重要任务，今天我会引导你通过一个简单的流程来实现 Python 中的轮廓提取。
## 整体流程
在进行轮廓提取之前，我们需要理解整个过程。以下是
# 图像轮廓提取 Python
图像轮廓提取是计算机视觉领域中常用的技术之一，它可以从图像中提取出物体的边界信息，用于目标检测、图像分割、形状识别等应用。Python作为一种流行的编程语言，在图像处理领域也有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行图像轮廓提取，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在进行图像轮廓提取之前，我们需要先安装OpenCV库，它是一种常用的图像处理库。可以使
原创
2023-11-09 13:41:04
172阅读
# OpenCV Python轮廓提取教学
轮廓提取是计算机视觉中的一种基础技术，可以用于图像处理、物体检测等多个领域。本文将向你介绍如何使用Python的OpenCV库来实现轮廓提取的基本步骤。
## 整体流程
在实现轮廓提取之前，我们先了解一下整个流程。下表展示了步骤和对应的功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# Python图像轮廓提取
图像轮廓提取是一种常用的图像处理技术，用于从图像中提取出物体的边界信息。在计算机视觉领域中，图像轮廓提取常用于目标检测、图像分割、物体识别等任务中。本文将介绍使用Python进行图像轮廓提取的方法，并提供相应的代码示例。
## 图像轮廓简介
图像轮廓可以被理解为图像中物体的边界，是物体和背景之间的边界线。图像轮廓提取的目标是将图像中的物体边界提取出来，以便后续对
原创
2023-08-10 05:21:26
668阅读
# 提取图像轮廓的 Python 教程
在计算机视觉领域，提取图像轮廓是一个重要的任务，常用于物体检测、图像分割等应用。本教程将帮助你学习如何使用 Python 实现图像的轮廓提取。我们将通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 加载并预处理图像 |
| 3 | 转换为灰度图像 |
| 4 |
原创
2024-10-25 06:17:36
91阅读
目标了解轮廓是什么。学会寻找轮廓，绘制轮廓等。您将看到以下功能：cv2.findContos(), cv2.drawContours()轮廓是什么？轮廓可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和目标检测与识别的有效工具。为了获得更高的精度，请使用二进制图像。因此，在寻找轮廓之前，应用阈值或精明的边缘检测。findContos函数修改源图像。因此
