代码是上扒的，发现里面有个关键bug，修改完重新上传一下#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
#include <string>
const double
这是输入图像：骨骼化：不幸的是，这是我的输出图像：为什么它不只保留2个交叉的线段，而是由许多点组成一个线段 84from __future__ import division
import mahotas as mh
import pymorph as pm
import numpy as np
import os
import math
import cv2
from sk
目录前言正文初始轮廓轮廓特征对一些数学参数的计算根据图形的矩绘制出轮廓找到多边形的凸包直边界矩形旋转的边界矩形最小外接圆最小外接椭圆轮廓：更多函数凸缺陷找某点到某轮廓的距离图像相似度轮廓的层次结构轮廓检索模式函数cv2.findCounters()cv.convexHull()cv.minAreaRect(cnt)cv.MatchShapes参考 前言• 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓，绘制轮廓
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2024-05-10 10:12:04
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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
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2023-11-02 09:29:49
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findContours函数参数说明及相关函数findContours函数，这个函数的原型为： void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point()) 参数说明 输入图像i
OpenCV 中的 findContours 函数参数详解返回外部矩形边界计算并返回指定点集最外面（up-right）的矩形边界Rect boundingRect(InputArray points) //参数为输入的 std::vector 或 Mat 二维点集寻找最小包围矩形对于给定的2D点集，寻找可旋转的最小面积的包围矩形RotatedRect minAreaRect(InputArray
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2023-10-27 05:56:08
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1、findContours()//寻找得到轮廓输入image；
输出contours，是二维向量的Point。如：vector< vector>contours;
hierarchy；每个轮廓的信息，后面要用到这些重要信息。
mode；轮廓检索模式，网上很多参数说明。
method；轮廓的近似办法。
offset；我没用过，直接默认参数。2、这里说一下mode这个参数。RETR_EX
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2024-07-25 10:50:32
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使用Python操作opencv的实例代码（所用图片素材地址自行替换）最后两个例子是利用opencv进行轮廓检测和相似度匹配检测，可以达到实时跟踪画面中的物体"""
opencv实例
"""
import cv2 # opencv读取的是BGR格式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
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2023-11-19 08:45:46
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注：本文使用的编程语言是python。 如果读者使用的是C++，有些代码可能需要自行变更！前言 初学opencv的阶段，难免是从枯燥地啃文档和记函数开始。逐一而草率地“过”一遍函数用法，对于初学者而言，其实很难起到学习的进步。只有在具体的实例中，才能更好地理解函数用法和搭配 的 妙用。 笔者在视觉库cvzone和halcon的启发下，总结了些opencv实现的颜色和轮廓的提取&筛选方
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2024-01-18 16:54:28
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轮廓仪是一款检测物体轮廓要素的仪器，该仪器有两种类型，接触式与非接触式，今日小编就带你们来了解一下接触式与非接触式轮廓仪吧。 接触式轮廓仪接触式轮廓仪是通过将待测物体的表面滑过测针以获取表面轮廓参数，例如角度处理(坐标角，Y坐标的角度，两线之间的角度)，圆的处理(圆弧半径，圆心到圆心距离，圆心到直线的距离，交点到圆心的距离，直线到切点的距离)，点线处理(两条线的交点，交点到直线的距离，交点和交点之
# 使用OpenCV和Python找到图像中的最大轮廓
在计算机视觉中，轮廓是指图像中明显的边缘或曲线。在处理图像时，有时我们需要找到图像中的最大轮廓，以便进行进一步的分析或处理。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，结合Python语言可以轻松实现这一功能。
## 寻找最大轮廓的步骤
1. 读取图像并将其转换为灰度图像
2. 使用阈值处理将图像转换为二值图像
3. 寻找图像中的所有轮廓
原创
2024-04-19 06:49:55
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CAP通常被称为“累积精度曲线”，用于分类模型的性能评估。它有助于我们理解和总结分类模型的鲁棒性。为了直观地显示这一点，我们在图中绘制了三条不同的曲线：一个随机的曲线（random）通过使用随机森林分类器获得的曲线（forest）理论上完美的曲线（perfect）案例分析加载数据集import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib
查找轮廓轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了.函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindConto
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2024-03-03 11:14:21
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# Python散点的外轮廓实现方法
## 简介
在数据可视化中，经常需要绘制散点图来展示数据的分布情况。而有时候，我们希望突出散点图中的外轮廓，以便更好地理解数据的分布特点。本文将教会你如何使用Python实现散点的外轮廓效果。
## 实现步骤
下面是实现散点的外轮廓的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 生成散点
原创
2023-12-30 06:50:32
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目录一、高斯滤波（1.1）思路（1.2）源码二、YCrCb肤色检测（2.1）思路（2.2）源码三、傅里叶描述子提取手部轮廓（3.1）思路（3.2）源码 一、高斯滤波（1.1）思路加载图像（opencv，截图保存saveROI）边缘轮廓（高斯滤波，cv2.GaussianBlur）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours）绘制轮廓（cv2.draw
# Python中图像外轮廓提取
在图像处理领域，图像轮廓是指图像中物体的边界线。图像外轮廓提取是一种常见的图像处理任务，它可以帮助我们识别物体、分割图像等应用。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们实现图像外轮廓的提取。
## 图像外轮廓提取原理
图像外轮廓提取的主要原理是通过边缘检测算法找到图像中的边缘，然后根据这些边缘的连接关系
原创
2024-06-26 05:32:00
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你好！这里是风筝的博客，欢迎和我一起交流。最近在弄车牌识别这个项目，对于机器视觉有些了解的人都知道，这个东西算是比较成熟了，在书里也有代码。 网上能找到的资料也比较多，所及借着这个机会在ARM开发板上实现以下车牌识别。 反正对于神经网络这些什么的我是不知道了，所以代码也是网上借鉴了的，我稍微整理注释了下。 先放下移植opencv的步骤：移植opencv到嵌入式arm详细过程 第一步做的就是车牌提取
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2024-09-25 08:37:35
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http://www.cnblogs.com/LO-ME/p/3587880.html一、CSS控制边界1、内边距 padding（内边距也叫内填充） padding-bottom 长度/百分比 元件下端边线的空隙 padding-left 长度/百分比 元件左端边线的空隙 padding-right 长度/百分比 元件右端边线的空隙 padding-top 长度/百分比 元件上端边线的
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2017-09-27 09:57:54
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先上爬取结果：https://github.com/aa3222119/MLprocess/tree/master/papapa/imgs_可以直接食用代码：一点也不6，方便以后找函数，很大面积都是字符串变量，绕过看：import requests,time,re,random,os
from bs4 import BeautifulSoup
piduan_1 = """我的手机 19:38
前面在图像转换的时候学到canny算子,可以检测出图像的轮廓信息,但是,该算子检测到的轮廓信息还需要我们手动的用眼睛去识别,而实际工程应用中,我们需要得到轮廓的具体数学信息,这就涉及到今天的主题,图像轮廓检测. 一.图像轮廓检测 &n
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2023-11-22 20:17:50
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