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
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2023-09-13 08:00:56
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• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()轮廓查找： • 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，你应该将原始图像存储到其他变量中。 • 在OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。 你应该记住，要找的物体应该是白色而
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2024-02-22 19:30:07
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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
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2023-09-16 15:40:17
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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。
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2023-10-19 09:03:29
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得到连通域还可以图上标号最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。不然老忘记。。。。。。。提取轮廓函数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的
OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
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2023-08-28 10:19:47
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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.
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2023-08-02 18:23:08
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文章目录二值图像轮廓提取灰度图像边缘检测含噪图像边缘检测均值滤波函数 二值图像轮廓提取根据掏空内部点算法，运用Matlab编程实现二值图像的轮廓提取。（以二值图像circles为例）I = imread('circles.png');
subplot(1,2,1),imshow(I);
[M,N]=size(I);
Ic=I;
for i = 2:M-1
for j=2:N-1
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2024-02-13 20:53:06
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# 使用 Python 提取圆的轮廓
提取图像中的圆形轮廓可以在许多应用中有所帮助，比如计算机视觉、形状识别等。本文将指导你如何使用 Python 和 OpenCV 库实现这一目标。首先，我们将概述整个流程，然后逐步引导你深入每个步骤。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-10-21 03:22:02
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# 用Python提取图像中的最大轮廓
## 简介
在计算机视觉中，提取轮廓是常见的图像处理任务。本文将教你如何使用Python提取图像中的最大轮廓。我们将使用OpenCV库，这是一个强大且广泛使用的计算机视觉库。
## 流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤。我们将以表格的形式展示步骤，并在后面详细讲解每一步。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 06:29:20
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# Python提取图像的轮廓教程
## 摘要
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python提取图像的轮廓。我将详细介绍整个流程，并为每个步骤提供相应的代码示例和解释。希望通过这篇文章，你可以轻松学会如何在Python中提取图像的轮廓。
## 步骤概述
在下面的表格中，我将展示整个提取图像轮廓的流程。你可以通过这个表格了解到每个具体步骤的作用。
```markdown
| 步骤 | 描述
原创
2024-02-25 07:53:45
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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
574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
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2024-03-02 11:01:38
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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
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2023-06-14 13:47:47
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最近用OPENCV的轮廓提取函数，总结一下。1 void findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓
2 (
3 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的
4 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓，每个轮廓被表示成一个point向量
5 OutputArray hierarchy,//
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2023-06-28 23:30:35
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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
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2023-09-05 22:12:39
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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
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2023-08-04 20:41:31
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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
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2023-08-13 10:07:08
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之前，我写了《相似图片搜索的原理》，介绍了一种最简单的实现方法。 昨天，我在isnowfy的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。 一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。 任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。
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2024-08-07 10:53:43
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官方demo如下 python版：ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)java版：Mat cannyOutput = new Mat();
Imgproc.Canny(src
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2024-02-29 12:11:00
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# 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
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