轮廓基本概念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,提取轮廓就是提取这些具有相同颜色或者灰度的曲线,或者说是连通域,轮廓在形状分析和物体的检测和识别中非常有用。注意事项①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 ②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
转载 2023-07-16 19:24:47
234阅读
今天周日终于是没课的一天,所以兴致勃勃的开始学习图像的特征提取及描述这方面的内容,然后肝了一天,才研究了级联检测器和一些特征提取描述算法的皮毛层次的内容。。。而且ORB特征算法虽然在OpenCV里有封装好了的检测器,可是其内部包含了很多特征检测的知识,甚至提取特征和描述特征都使用了其他不同的特征算法相结合,深入点拆解开来研究的话这个内容真是不少的。。。搞到晚上十点多才有时间来整理下之前的笔记,唯一
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as
原创 2023-05-18 17:11:07
340阅读
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 '''
话不多说,上代码,看结果。import cv2 # 导入库 import numpy as np 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
1. 寻找轮廓1.1 相关API说明:第一个参数:输入的图像是经过边缘提取处理后的二值化图像;conturs向量是用来存储轮廓点的,可以这样理解:一个轮廓的所有点用一个小容器vector,所有小容器再用一个大容器vector装起来,所以像下面这样定义第二个参数:vector<vector<Point>> contours;,相当于是一个二维向量吧,如下:第三个参数是轮廓的索
各位同学好,今天和大家分享一下opencv中如何获取图像轮廓,以及对轮廓的一些其他操作。内容有:(1)轮廓检测:cv2.findContours();(2)轮廓绘制:cv2.drawContours();(3)轮廓近似:cv2.approxPolyDP();(4)面积计算:cv2.contourArea();(5)周长计算:cv2.arcLength();(6)外接矩形:cv2.rectangle
 目录一、轮廓检测基础理论1、轮廓概述2、API介绍1、cv.findContours函数(查找轮廓)2、cv.drawContours函数(画出轮廓)检测轮廓并画出:(用二值图检测轮廓)二、代码及效果三、轮廓检测的属性1、画出单个轮廓2、显示面积和周长代码及效果四、近似轮廓1、步骤2、API3、实现各精度的近似轮廓: 五、边界矩形和外接圆1、边界矩形 2、外接圆总代
!!此篇是基于IplImage* (C接口或者说2.1之前版本的接口,新的Mat的访问方式请参考博文: 《访问Mat图像中每个像素的值》) IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构,用来表示图像,其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析(来自OpenCV中文网站:http://www.
转载 7月前
26阅读
一、简介 二、轮廓最小外接矩形的绘制 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 using namespace cv; 3 4 void main() 5 { 6 //轮廓最小外接矩形的绘制 7 Mat srcImg = imread("E://00.png"); 8 Mat dstImg = srcImg.clone();
转载 2021-01-27 11:59:00
1518阅读
2评论
C++ OpenCV4绘制轮廓最小外接矩形使用方法发生了一些变化:OpenCV2/3的代码:findContours(srcImg, contours, hierarcy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); cout<<"num="<<contours.size()<<endl; vector<...
原创 2021-06-10 16:23:36
2274阅读
【从零学习OpenCV 4】轮廓外接多边形
转载 2021-07-19 10:49:30
763阅读
C++ OpenCV4绘制轮廓最小外接矩形使用方法发生了一些变化:OpenCV2/3的代码:findContours(srcImg, contours, hierarcy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE); cout<<"num="<<contours.size()<<endl; vector<...
原创 2022-03-09 14:28:52
709阅读
在图像中寻找轮廓 目标在这个教程中你将学到如何: 使用OpenCV函数 findContours 使用OpenCV函数 drawContours 原理 例程教程的代码在下面给出. 你也可以从 这里 下载 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc
目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓,绘制轮廓等。 cv2.findContours(),cv2.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,请使用灰度图像。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,cv2.findConto
OpenCV 轮廓基本特征  分类: OpenCV(35)  一、概述       我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等。
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"
转载 2023-06-30 23:56:28
399阅读
目录前言:本篇学习内容:1.绘制图像轮廓参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究,准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己的理解,指出OpenCV的应用,并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处,希望各位批评、指正。本篇学习内容:1.绘制图像轮廓1.绘制图像轮
什么是轮廓轮廓可以简单认为成连续的点(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。为了准确,要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中。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背景应该是黑色。 如何
轮廓特征目标查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩   图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。   函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下:# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5