小白学python（opencv寻找并绘制轮廓）凸包检测提取轮廓原理代码轮廓检测 绘出矩形框获取轮廓绘出轮廓代码将图中的轮廓用圆和矩形绘制 凸包检测提取轮廓原理对二值图像进行轮廓分析之后，对获取到的每个轮廓数据，
可以构建每个轮廓的凸包，构建完成之后会返回该凸包包含
的点集。根据返回的凸包点集可以绘制该轮廓对应的凸包。
OpenCV对轮廓提取凸包的API函数如下：
convexHull(
Inp
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2023-09-26 18:16:40
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python+opencv之边缘填充一、边缘填充相信很多喜欢玩电脑的小伙伴，遇到过这种情况：有时候换电脑壁纸的时候，原本一张很好看完整的图片，换成电脑壁纸就是一个不完整或者由很多重复的图片组成的壁纸。其实这里就有填充的出现。边缘填充：因为对于图像的卷积操作，最边缘的像素一般无法处理，所以卷积核中心到不了最边缘像素。这就需要先将图像的边界填充，再根据不同的填充算法进行卷积操作，得到的新图像就是填充后
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2023-08-15 15:20:06
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目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
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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。对象测量：opencv 中轮廓特征包括：如面积，周长，质心，边界框等。findContours()与dra
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2023-08-14 23:20:08
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# 图像轮廓提取的Python应用
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，轮廓提取则是其中一个常见的任务，用于识别和表示图像中物体的形状和边缘。在许多应用中，如物体识别、监控和自动驾驶等，准确提取物体的轮廓至关重要。本文将介绍如何使用Python进行图像轮廓提取，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像轮廓提取？
轮廓可以被视为图像中物体边界的集合，通常是通过颜色、亮度或纹理的变化来定义的。
原创
2024-10-20 07:43:42
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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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Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 48 篇。 Python OpenCV学在前面轮廓检测与轮廓特征cv2.findContours 函数返回值 contours轮廓特征矩轮廓面积轮廓周长外接矩形其余补充学习橡皮擦的小节 学在前面图像金字塔学习的时候，就要想着有个金字塔在你眼前，这个金字塔最底部是你的原图像（源图像）。关于图像金字塔
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2024-07-31 11:33:05
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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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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 绘制手掌多边形轮廓文章目录前言使用步骤1.轮廓查找与绘制2.计算轮廓的面积及长度3.使用Hu特征进行形状匹配4.轮廓的几何形状拟合总结 前言边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到边缘并不是一个整体。二、使用步骤1.轮廓查找与绘制1.使用cv2.findContours()函数，实现图像轮廓的查找。2.使用cv2.dr
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2023-08-04 13:43:39
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轮廓入门目标1. 轮廓入门1.1 什么是轮廓1. 2 如何绘制轮廓1.3 轮廓近似方法2. 轮廓特征2.1 特征矩2.2 轮廓面积2.3 轮廓周长2.4 轮廓近似2.5 轮廓凸包2.6 检查凸度2.7 边界矩形2.7.1 直边外接矩形2.7.2 旋转矩形(最小外接矩形)2.8 最小外接圆2.9 椭圆拟合2.10 直线拟合3. 结语 目标在本篇文章中，我们将学习到以下内容：了解轮廓是什么学习查找轮
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2023-09-22 08:15:39
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本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出)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 cv2img = cv2.imread('cloud.jpg')# 灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2
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2024-06-12 14:55:30
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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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# Python获取图像轮廓的实现流程
## 简介
在计算机视觉和图像处理中，图像轮廓是一种用于描述图像边界的技术。通过获取图像的轮廓，我们可以提取出物体的形状和边界信息，进而对图像进行分析和处理。在本文中，我将教会你如何使用Python获取图像轮廓。
## 实现步骤
为了帮助你更好地理解整个过程，我将用表格的形式展示获取图像轮廓的实现步骤，并在下文中逐步解释每一步所需的代码和功能。
| 步
原创
2023-11-22 12:10:15
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# 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
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# 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
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Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于图像处理领域。图像轮廓识别是图像处理中的重要技术之一，可以用于识别图像中的各种形状和边界。本文将介绍如何使用Python进行图像轮廓识别，并通过代码示例演示实现过程。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现图像轮廓识别。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和工具，非常适合用于图像处理应用。下面是一个简单的示例，
原创
2024-04-18 04:44:29
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# 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
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 文章目录一、图像轮廓是什么？二、使用步骤1.引入库
2.读图3.查找轮廓4.绘制轮廓 一、图像轮廓是什么？图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息，通过对图像轮廓的操作，我们能够获取目标图像的大小、位置、方向等信息。二、使用步骤1.引入库代码如下：import cv2
import numpy as np2.读图代码如下：img =
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2023-06-16 00:43:09
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要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出）
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('cloud.jpg')
# 灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = c
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2023-08-10 16:18:24
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之前用过cv2.matchTemplate()去做模板匹配，今天学习下cv2.matchShapes()这里我的理解是：cv2.matchShapes()是用来匹配轮廓形状的，而且只能匹配单个轮廓；cv2.matchTemplate()是用来匹配模板的，可以用一个模板去匹配图像上多个轮廓点对# 一般用来分析cv.findContours()之后的轮廓点对
def matchShapes(conto
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2023-06-04 17:53:44
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