在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现简单的形状识别。形状识别是计算机视觉中的一个重要任务，应用广泛，如物体识别、图像分析和机器人导航等。随着 Python 和 OpenCV 的不断发展，开发者可以更方便地实现这一功能。接下来，我们将从环境预检，部署架构，安装过程，依赖管理，安全加固，到最佳实践逐一拆解这一过程。
## 环境预检
在正式开始之前，首先需要确保
Biederman(1987)在Marr和Nishihara(1978)的理论的基础上提出了成分识别理论（recognition-by component theory）。该模型基于这样一种观点，通过把复杂对象的结构拆分为称做简单的部件形状，就可以进行模式识别。这一理论的中心假设是，物体是由一些基本形状（shapes）或成分（components），也就是几何离子（geon）组成。几何
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2024-07-24 21:03:40
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# 使用OpenCV识别形状的完整指南
在机器视觉领域，OpenCV是一个非常流行的图像处理库，它提供了大量的功能来帮助我们实现图像和视频中的各种视觉任务。今天我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来识别形状。本文将涵盖整个流程，从准备工作到实现细节，适合刚入行的小白学习。
## 一、项目流程概述
下表展示了实现OpenCV形状识别的整体步骤：
| 步骤 | 描述
霍夫线变换的思想是：霍夫线变换必须应用在二值图像上，它认为图像上每一个点都有可能是某条直线上的一个点，对过每点的所有直线进行投票，根据设定的权重做最终的判断，这个是霍夫线变换的理论基础。OpenCV 4 提供了检测图像边缘是否存在直线和圆形的检测算法直线检测霍夫直线变换霍夫变换中存在的两个重要的结论(1)图像空间中的每条直线在参数空间中都对应着单独一个点来表示。(2)图像空间中的直线上任何像素点在
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2023-11-28 06:08:38
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CorelDRAW的智能绘图工具能将手绘笔触识别转换成基本形状或平滑的曲线。它能自动识别多种形状，如椭圆，矩形，菱形，箭头，梯形等，并能对随意绘制的曲线进行处置和优化。相关内容查看CorelDRAW中如何使用形状识别进行绘制。除此之外，你还可以自定义形状识别延迟时间和用形状识别所绘制对象的轮廓粗细和颜色。设置形状识别延迟您可以设置从创建笔触到实施形状识别所需的时间。例如，如果将计时器设置为一秒并且
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2024-05-28 09:44:35
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一、官网方法直接使用find_circles()和find_rects()识别矩形和圆形，使用find_lines()函数寻找三条直线，利用三角形内角和180°来识别三角形。find_circles()详解find_rects()详解find_lines()详解认真看手册！认真看手册！认真看手册！重要问题说三遍！ 给函数赋予的参数对最终识别效果影响非常大，一定一定要认真理解参数，然后耐心调参。 我
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2024-01-10 11:06:31
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目录一、什么是物体测量？二、如何实现物体测量？三、算法实现细节四、算法代码实现五、算法运行过程六、效果展示七、问题探讨参考资料注意事项 一、什么是物体测量？所谓的物体测量就是算法通过计算后自动的输出图像中各个物体的大小，具体如下图所示： 我们将该图输入到设计的算法中，算法通过计算依从从左往右输出图片中各个物体的大小并输出相应的BB，这个任务在现实场景中具有很多的应用，下面就来看看如何来实现这
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2023-10-09 00:11:06
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python绘图11、折线图2、散点图3、条形图4、饼状图 图形化最大的优点就是直观，图像比表格能够传递更多信息，但是一张优秀的统计图，首先要保证正确性，这里的正确是指用合理的统计图来表达原始数据的特征或者联系。比如：展示不同城市的手机的销售量，就不适合用折线图，因为销售量和城市之间不能体现趋势，用条形图就更合适。所以 用对是前提。 1、折线图把图画出来：import matplotlib.p
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2023-10-08 12:03:57
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本次笔记的内容主要是实现对形状的检查，使用Opencv中的函数实现图片中图形的监测。1、首先开始对原始图形进行预处理。String path="../shapes.png";
Mat img;
img=imread(path);
cvtColor(img,imgGray,COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(imgGray,imgBlur,Size(3,3),3,0);
Ca
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2023-07-28 13:59:20
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在移动设备的视觉计算领域，"AndroidOpenCV识别形状"的任务已经成为了一项重要的应用场景。从自动化工业的检测系统到智能家居的互动体验，形状识别算法的广泛应用大大提高了生产效率和用户体验。通过OpenCV这一强大的计算机视觉库，我们能够在Android平台上实现高效的图像分析与处理。
### 背景定位
在我开展这一项目的初期，首先需要进行业务场景分析，包括需求调研和竞争分析。目的是为了
使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
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2023-12-15 05:02:32
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文章目录检测前预处理----边缘检测二值图findContours函数----检测轮廓contourArea、arcLength函数----面积、周长contourArea函数----轮廓面积arcLength函数----轮廓长度approxPolyDP函数----曲线折线化drawContours函数----绘制轮廓示例 检测前预处理----边缘检测二值图所谓形状/轮廓的检测就是把待检测图像中
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2023-12-27 17:04:28
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矩形识别.利用opencv来识别图片中的矩形 其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。 1. 对输入灰度图片进行高斯滤波 2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理 3. 提取图片轮廓 4. 识别图片中的矩形 5. 提取图片中的矩形常用函数 （1）approxPolyDP 多边形逼近
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2023-08-01 11:55:50
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阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过这么一句话“如果你不能简单地解释它，你就不能很好地理解它”，我深以为然！尤其是在计算机视觉领在业务中，阻止AI发展的主要障碍之一是深度学习解决方案是需要完全掌握和理解这些工具的工作方式，这是极其复杂的。除此之外，还有为业务案例开发和实施正确的解决方案的时效性。显然，该列表并非详尽无遗，因此企业在实施此类工具时会慢慢采取行动。我还要补充说，与一个更简单且可能更旧的解决方
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2024-08-10 18:08:01
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在计算机出现后, 人们企图用计算机来实现人或动物所具备的形状识别能力时, 它的难度才逐步为人们所认识 " 在地球科学的地图学领域, 人们在进行地图综合时也无时不刻地进行着形状的识别 " 自从计算机技术应用于地图制图领域的第一天起, 地图自动综合就成为人们一直想要解决的问题, 直到今天, 仍没有找到一个万全之策来解决这一难题, 原因是对人类的认知规律不清楚, 计算机难以模拟人在地图综合的思维活动以及
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2023-12-29 20:21:31
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# 使用 Python 进行物体识别的流程与实现
在现代计算机视觉中，物体识别是一个非常重要的应用领域，而在实现物体识别时，我们需要考虑物体的大小和形状。本文将教你如何用 Python 和一些基础库实现简单的物体识别。以下是我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 加载图像 |
| 3 | 图像预处
目标： 学习不同的形态操作 例如 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算 等。 我们要学习的函数有 cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等。原理 ：一般对二值化图像进行形态学转换操作。输入的第一个参数为原始图像；第二个参数为结构化元素（核），该参数决定操作性质。两个基本形态学操作是腐蚀膨胀，衍生出了开运算、闭运算、梯度运算等等腐蚀 ：腐蚀操作会把前景物体
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2024-05-29 11:39:26
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OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingCircle、
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2024-01-17 22:34:27
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摘 要： 针对已经给出的图像，在分类之前，因为存在噪声和光照的不同，所以要先进行图像增强，并统一将图像转为二值图像。对图像进行边缘检测，可以很容易算出各个图像面积与周长二次方的比值关系，对图像进行直线检测， 可以获得图像中直线的特征，结合图像的以上两种特种对形状进行分类。 算法设计和推导： 1. 图像预处理部分，通过 9
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2024-02-04 03:53:18
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一、前言 最初想写这篇文章就是想帮助和我一样的热心于图像处理的初学者尽快掌握SVM。通过自学毛星云编著的《Opencv3编程入门》一书，并亲自一个一个地码上所有的示例代码，做了一个项目后，算是真正地入门图像处理领域了吧，但也仅仅是入门。 学海无涯，愿每个对图像处理，甚至机器人学感兴趣的人都能保持初心，勇往直前。 本文工程基于Opencv2.4.9和vs2010搭建。而本文也
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2024-03-18 20:57:06
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