轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积的**contourArea()**函数，该函数的函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
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2024-03-18 10:06:26
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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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# 使用Python和OpenCV计算轮廓的质心
在计算机视觉的领域中，轮廓（Contours）是物体形状的重要特征。轮廓不仅可以用来检测物体的边界，还可以用于进一步的图像分析，如形状识别和特征提取。其中，轮廓的质心（Centroid）是一个非常重要的概念，它代表着轮廓的“中心点”。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来计算轮廓的质心，并给出代码示例和应用场景。
## 1. 什么是质
目录一、基本概念1.1 轮廓层次1.2 轮廓层次列表（hierarchy）中四元素数组里每个元素的含义二、findContours函数详解三、代码示例四、drawContours函数详解五、代码示例六、详细解释6.1 mode修改为RETR_EXTERNAL，method修改为CHAIN_APPROX_NONE6.2 mode取值为RETR_LIST, method取值为CHAIN_APPROX
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2024-08-29 16:11:52
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轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。例子：import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("E:\\font\\bmp\\kaiti\\U_004E56.bmp")
# 转灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2023-09-01 17:35:56
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# OpenCV求质心的实现方法（Python版）
## 一、整体流程
在使用OpenCV进行图像处理时，求质心是一个常见的操作。通过求质心，我们可以获得图像中特定区域的中心点，这在很多应用中都非常有用。下面是实现OpenCV求质心的一般流程：
```mermaid
journey
title OpenCV求质心的实现方法（Python版）
section 准备工作
原创
2023-09-02 05:52:02
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# 使用Python OpenCV计算质心
在计算机视觉领域，质心（Centroid）是图像中一个重要的概念。质心通常代表物体的“中心”，计算质心的意义在于能够对物体进行更精确的识别和分析。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来计算二值图像的质心，并提供示例代码和相关的图示来帮助读者更好地理解。
## 什么是质心？
质心是物体的几何中心，在二值图像中，质心通常指的是白色部分（前景）
原创
2024-09-05 04:13:53
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二值图轮廓拟合边界矩形1 直边界矩形2 旋转边界矩形外接圆椭圆拟合直线拟合极点源代码参考 边界矩形1 直边界矩形一个直矩形（就是没有旋转的矩形）。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到。 （x，y）为矩形左上角的坐标，（w，h）是矩形的宽和高。x,y,w,h = cv2.boundingRect(array)2 旋转
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2024-03-20 09:07:40
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现实考量：圆检测参考霍夫圆检测对噪声比较敏感，所以要先对图像做中值滤波。由于效率问题，OPencv中霍夫变换圆检测是基于图像梯度的实现，分为两步。 * 检测边缘，发现可能圆心 * 基于第一步的基础上从候选圆心开始计算最佳半径的大小。opencv实现cv.HoughCircles（ image，method，dp，minDist ，circles ，param1 ，param2 ，minRadius
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2024-02-24 14:40:10
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对于这样的一个题目来说，出看来，可能会想到判断是否为质数，但其实并不需要。只要按照从2开始遍历，只要遇到可以整除的就是想要的质数，理由是，如果遇到合数的话，那么在此之前一定会遇到这个合数的质因子，因此不会存在这种情况。另外就是遍历的后边界，其实随着number的质因子被找到，因此number在逐渐减小，因此之后的遍历中是包括其自身的，因此需要 number+1代码1：这样的方法尤其适用于大数字，否
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2023-06-03 20:55:39
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话不多说，上代码，看结果。import cv2 # 导入库
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
'''
cv2.imread(filename,flags)
# filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可
# 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字
# flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
'''
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2024-05-04 17:01:36
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02灰度转换读取图片之后，首先需要将图片灰度化，代码如下，详解见注释。 在工程OpenCV中新建一个"02灰度转换.py"文件import cv2 #导入opencv库
img=cv2.imread("./images/dehua.jpg") #读取图片文件dehua.jpg（文件名不能有中文）,存入img
cv2.imsho
# 使用Python和OpenCV求解连通域质心的教程
在计算机视觉和图像处理领域，连通域分析是一项非常基础但又极其重要的技术。通过分析图像中物体的连通性，我们可以提取出物体的特征，比如质心的位置。本文旨在指导你如何使用Python和OpenCV库来实现连通域的质心计算。
## 整体流程
在开始之前，让我们先了解完成这项任务所需的步骤。以下是所需操作的流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 05:51:57
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之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
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2024-07-02 07:44:04
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一、简介这里主要介绍图像简单阈值处理，自适应阈值处理和Qtsu阈值处理。二、简单阈值图像处理简单阈值图像处理我们需要使用cv.threshold()函数，该函数第一个参数是图像数据（必须为灰度图），第二个参数为阈值，第三个参数为超过阈值的像素值的最大值，最后一个参数为二值化类型。 各种阈值类型计算原理如下： 以下为示例代码：import cv2 as cv
import numpy as np
f
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2024-06-20 12:14:43
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目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
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2024-05-27 15:40:53
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Centroids首先将明确什么是 centroid 质心 ，如果理解可以直接跳到第二部分。质心(centroid) ，即质量中心的简称，在物质系统中，被认为是质量集中于此的一个假想点。 举一个简单的案例：如何求三角形的质心？ 求三角形的质心，首先先找到每个边的中点，即 ，，K-means Clustering首先，明确 K-means算法 属于机器学习中非监督学习的聚类算法。所以数据集中不会包含
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2024-03-15 08:07:14
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# Python cv 轮廓质心实现流程
## 介绍
在计算机视觉中，轮廓质心是指一个对象的轮廓的几何中心。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现轮廓质心的计算。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV来实现轮廓质心的计算。
## 准备工作
在开始之前，请确保已经安装了Python和OpenCV库。如果还没有安装，请按照以下步骤进行安装：
1. 安装Python：可以从P
原创
2023-09-17 10:15:01
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地址｜https://bbs.huaweicloud.com/blogs/301327编辑｜深度学习这件小事橡皮擦，一个逗趣的互联网高级网虫。观前提醒，本篇文章涉及知识点巨大，建议先收藏，再慢慢学习。本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点，全部掌握，OpenCV 入门阶段就顺利通过了。01OpenCV 初识与安装本部分要了解 Ope
目录图像特征harris角点检测基本原理实现Scale Invariant Feature Transform（SIFT）图像尺度空间多分辨率金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测关键点的精确定位消除边界响应特征点的主方向生成特征描述特征匹配Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）单应性矩阵
