# Python OpenCV轮廓识别
## 简介
在图像处理领域，轮廓识别是一项重要的技术，它可以帮助我们识别图像中的对象并进行进一步的分析和处理。Python的OpenCV库是一个功能强大的图像处理库，可以帮助我们实现轮廓识别的功能。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库进行轮廓识别，并给出代码示例。
## 背景知识
在进行轮廓识别之前，我们需要了解一些基本的图像处理
原创
2024-05-05 06:22:11
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OpenCV（六）之图像轮廓检测Contour detection系列Contour detection-图像金字塔图像金字塔-高斯金字塔图像金字塔-拉普拉斯金字塔Contour detection-图像轮廓图像轮廓-轮廓检测图像处理-模板匹配 Contour detection系列Contour detection-图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但
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2024-08-08 16:50:26
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【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了边缘检测，本篇介绍轮廓检测，轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点，比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。 在OpenCV中使用轮廓检测是非常方便。直接使用cvFindContours函数就能完成对图像轮廓的
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2023-11-04 23:45:34
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本文内容是对Opencv官方文档的学习笔记初识轮廓轮廓可以简单地认为是将连续的点(连着边界)连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的监测和识别中很有用。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，如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你需要将原始图像存储到其他变量，或者作如下处理：img=cv2.i
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2023-09-09 23:23:18
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# Android OpenCV 轮廓识别教程
## 目录
1. 引言
2. 流程概述
3. 安装与配置
4. 代码实现步骤
- 读取图像
- 灰度化处理
- 边缘检测
- 找到轮廓
- 绘制轮廓
5. 总结
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## 1. 引言
在计算机视觉领域，轮廓识别是理解和分析图像内容的重要技术。本文将重点介绍如何在Android平台上使用OpenCV库来实现轮廓
利用轮廓检测，可以检测出目标的边界，并在图像中方便地定位目标。它通常是许多有趣应用的第一步，如图像前景提取，简单的图像分割，检测和识别。因此，让我们学习使用OpenCV的轮廓和轮廓检测，并自己看看如何使用它们来构建各种应用程序。1.轮廓在计算机视觉中的应用已经存使用轮廓进行运动检测或分割的应用程序。下面是一些例子:运动检测 ：在监控视频中，运动检测技术有许多应用，包括室内和室外的安全环境、交通控制
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2023-08-07 18:42:59
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一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆，我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size a
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2024-03-07 22:31:50
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# Python OpenCV 轮廓识别与最小外接矩形
在计算机视觉中，轮廓识别是处理图像和检测不同形状的关键技术之一。在许多应用场景中，我们需要对所识别的轮廓进行进一步的处理，例如绘制最小外接矩形。本文将为您介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行轮廓识别，并从中获取最小外接矩形的步骤。
## 1. 什么是轮廓
轮廓是图像中连接相同颜色或灰度的点的边界。它在图像处理中起着至关重要
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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# OpenCV Java 识别手指轮廓
## 引言
在计算机视觉领域，图像处理和分析是非常重要的任务之一。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，能够提供各种图像处理和分析功能，包括对象识别、轮廓检测等。本文将介绍如何使用OpenCV和Java来识别手指轮廓。
## 背景知识
### OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由一系列的C++函数和少量的C函数组成。它提
原创
2023-10-26 08:06:10
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# Android OpenCV 轮廓识别 Demo 实现指南
在这篇文章中，我们将学习如何在 Android 中使用 OpenCV 实现轮廓识别。我们将遵循以下流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 1
文章目录0 前言课题背景和意义1 实现方法传统机器视觉算法基于机器学习的跌倒检测SVM简介SVM跌倒检测原理算法流程算法效果实现代码深度学习跌倒检测最终效果网络原理最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享
最近开始接触图像处理，接到的首个任务就是将实验室用颜色标记好的数据再在原图上按不同颜色框出来，以在模型预测阶段检查预测效果。下面使用一张摇滚乐队Halestrom的图片进行说明。首先，我拿到的原图如下图所示： 图1
我们将原始图片按照人、地板、墙三种元素进行标记，得到下图： 图2
将上述两张图片输入我们的模型，那么模型能够做到给出一张新的图片它就能够输出一张按颜色分
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2024-02-10 16:29:03
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好久没有发OpenCV的博客了，最近想到了一个识别地图轮廓的方案，就写来试试。（识别中国的28个省份地图轮廓，不考虑直辖市）首先，我的基本思路是 用最小的矩形将地图的轮廓圈出来，可以根据长方形的长宽比判断，也可将其缩放至特定的大小，计算其轮廓上的像素个数来判断。缺点：用摄像头读取图片时，使用这种方法会有一些误差。也可以ANN训练识别，但是这样做效率低。 step 1. 读取图
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2024-06-19 17:55:56
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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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目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓等
• 函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同 的颜色或者灰度。轮廓在形状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
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2023-10-09 14:49:25
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OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤:1、读取图像image = cv2.imread('image_path')2、将原图转化为灰度图像image_gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)3、将灰度图像进行二值化阈值处理# 这里将阈值设置为127为例,最大阈值为255
t, binary = cv.threshold(image_gray,
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2023-09-22 13:24:38
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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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前言轮廓检测是传统视觉中非常常用的功能，这里简单记录一下opencv中的轮廓检测算法使用方法，至于理论，后续有机会再去细品。调用流程和方法OpenCV里面通常要求是针对二值图像进行二值化，所以轮廓检测包含如下步骤：载入图像灰度化二值化轮廓检测代码实现如下：img =cv2.imread("blackBG.jpg")
# grayscale
# https://docs.opencv.org/4.
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2023-11-07 21:05:45
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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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