在实际应用中，最小实体原则应用的相对较少，但是有些情况下，还会遇到最小实体原则的标识，为了便于大家对最小实体原则有个详细的认识，今天对最小实体原则进行阐述。最小实体状态(LMC)尺寸要素在规定的尺寸极限范围内所含有的材料最少的状态。即尺寸特征在规定极限允许时，包含最小材料的状态。对于外部尺寸特征（轴），是最小极限尺寸。对于内部尺寸特征（孔），是最大极限尺寸当FOS的公差框架的公差部分出现LMC修正
51CTO博客作者Ronny的文章，原文地址 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。 canny
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2024-06-18 12:05:51
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轮廓可以理解为图像中具有相同颜色或密度的位于边界的连续点的集合，轮廓是形状分析和对象识别的有利工具。 在python-OpenCV中，我们常用findContours函数来计算轮廓，每个独立的轮廓都是以Numpy array的点坐标的形式呈现。 为了在图像中显示出计算出的轮廓，我们使用drawContours函数。通常这个函数会配合findContours使用。官方文档相关api轮廓检测con
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2023-10-25 04:56:22
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1.轮廓边界框物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取，常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数，函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似；函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形，函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮廓最小圆；函数minAreaRect表示
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2023-10-20 14:04:50
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一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int cvFindContours(CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvCon
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2024-04-02 15:02:24
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简介OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。实现思路当我在项目中遇到
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2024-02-20 21:51:41
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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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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。一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int cvFindContours( CvArr* image,
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2024-01-09 16:34:16
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findContours：找到图像中轮廓approxPolyDP：对多边形曲线做近似boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓createTrackbar(" Threshold:", "Source", &thresh, max_thres
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2024-03-19 23:00:55
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# Python轮廓检测教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python轮廓检测。在本教程中，我们将介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 整体流程
下表展示了Python轮廓检测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 读取图像 |
| 2. | 转换为灰度图像 |
| 3. | 进行图像平滑处理 |
| 4. |
原创
2023-09-20 13:22:24
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简 介： 本文对于OpenCV中的轮廓检测算法进行了讨论，可以看到一些基于轮廓检测的应用。接着对四种不同的提取方式的结果进行了讨论。你还了解了如何将轮廓进行绘制的方法。关键词： 轮廓检测，二值化
§00 前本文根据 Contour Detection using OpenCV (Python/C++) 中的内容整理而得。 使用轮廓检测可以获得物体的边界，方便在图像中对他们进行定位
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2023-12-27 10:31:24
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3.8 轮廓检测学习目标了解图像的轮廓，知道怎么利用OPenCV查找轮廓知道轮廓的特征知道图像的矩特征1 图像的轮廓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。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域
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2024-01-09 20:06:28
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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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所用函数简介cv2.threshold() 二值化cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst参数意义src表示的是图片源thresh表示的是阈值（起始值）maxval表示的是最大值type表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）cv2.findContours()
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2023-08-18 14:43:56
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图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 绘制手掌多边形轮廓文章目录前言使用步骤1.轮廓查找与绘制2.计算轮廓的面积及长度3.使用Hu特征进行形状匹配4.轮廓的几何形状拟合总结 前言边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到边缘并不是一个整体。二、使用步骤1.轮廓查找与绘制1.使用cv2.findContours()函数，实现图像轮廓的查找。2.使用cv2.dr
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2023-08-04 13:43:39
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0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体，构成轮廓。1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。 在Opencv中，背景必须是黑色的，对象必须是白色的。 因为自动从黑色背景中找白色的轮廓。2.cv2.findContours()函数（1）函数接口cv.findCo
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2023-06-06 15:45:59
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题目：将车牌的每个汉字和字母框出本文涉及到的函数在我的上一篇文章Python opencv 加载、显示、保存、图像转换、轮廓检测均有提及。目录1、图像预处理，导入，灰度转换、二值化、反色处理：2、图像操作，腐蚀、膨胀，轮廓筛选去除无用信息（边框、螺丝口）轮廓筛选3、文字整体检测，画出方框汉字连接轮廓检测再筛选矩形绘制4、补充 1、图像预处理，导入，灰度转换、二值化、反色处理：得到待检测图
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2024-07-05 21:07:37
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1.查找，绘制轮廓opencv里查找轮廓需要四步：（1）使用cv2.cvtColor将图形颜色通道转到灰度空间。（2）使用cv2.Threshold将图形二值化（3）使用cv2.findContours查找到图形的轮廓（4）使用cv2.drawContours画出找到的轮廓对于第三，第四步的两个新函数，其格式如下： cv2.findContours( src , 查找方式，近似方法)，
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2023-10-05 10:19:30
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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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