OpenCVSharp图像处理教程：轮廓特征属性及最小外接矩形应用

最新推荐文章于 2024-08-14 23:50:53 发布
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文章标签： 图像处理 opencv 计算机视觉 C#
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本教程详细介绍了如何利用OpenCVSharp库在C#中进行图像处理，提取图像轮廓并计算其最小外接矩形。通过读取图像、灰度化、二值化，然后找出所有轮廓，计算轮廓的最小外接矩形，并在原始图像上绘制，实现了轮廓分析。此技术在对象检测、形状分析和图像分割等领域具有广泛应用。

在图像处理和计算机视觉领域中，轮廓是一种强大的工具，可以用来描述和分析图像中的对象形状。OpenCVSharp是一个用于C#的开源计算机视觉库，它提供了一系列强大的功能，包括轮廓分析和处理。本教程将介绍如何使用OpenCVSharp来提取轮廓特征属性，并展示如何应用最小外接矩形算法。

首先，确保你已经安装了OpenCVSharp库并配置好了项目。然后，我们可以开始编写代码。

using OpenCvSharp;

class Program
{
   
   
    static void Main()
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OpenCV实现最小外接正矩形
08-18
主要为大家详细介绍了OpenCV实现最小外接正矩形，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Opencv实现最小外接矩形和圆
08-26
主要为大家详细介绍了Opencv实现最小外接矩形和圆，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
C#图像处理-OpenCVSharp教程 | OpenCVSharp轮廓特征属性与应用：最小外接矩形
ByteLegend的博客
08-12 537
然后，我们使用Cv2.FindContours函数找到图像中的轮廓，并将其绘制到轮廓图像上。接着，我们使用Cv2.MinAreaRect函数计算每个轮廓的最小外接矩形，并将其绘制到原始图像上。在本教程中，我们将使用OpenCVSharp库来计算轮廓的最小外接矩形，并展示其在图像处理中的应用。接下来，我们将对图像进行预处理，并提取图像中的轮廓。第一个窗口显示了带有绘制的轮廓的图像，第二个窗口显示了带有最小外接矩形的图像。通过这个方式，我们可以从图像中提取出轮廓特征属性，并应用最小外接矩形来描述和处理图像。
OpencvSharp 绘制最小外接矩形
weixin_45236134的博客
05-03 2602
我看了好多人写的博客，都是关于python 和c++ ，然而关于c#的却十分稀少，为数不多的几个还都需要开通vip，没办法，还是只能靠自己。 其实原理也是差不多的，可能是用到的方法不太一样，一般python都是通过这种方法是绘制最小外接矩形。c是需要绘制的轮廓。 然后我又去看了c++对于外接矩形的绘制， 然而c#中根本无法使用box.points(); 最后还是自己找办法。想给后面的朋友少走点弯路。就是这么简单。 ...
C#图像处理-OpenCVSharp教程(二十五) OpenCVSharp轮廓特征属性及应用(三)---最小外接矩形
Color Space的博客
06-15 4335
本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！ 本文将介绍OpenCVSharp轮廓特征属性及应用(三)---最小外接矩形！
opencv之轮廓特征属性及应用
吐着泡泡说爱你的博客
07-04 581
1)点与轮廓的距离及位置关系 计算点与轮廓的距离及位置关系–pointPolygonTest() double pointPolygonTest(InputArray contour,Point2f pt,bool measureDist); &&contour 所需检测的轮廓对象 &&pt Point2f类型的pt 待判定位置的点 &&measureDis
C#图像处理-OpenCVSharp教程：轮廓特征属性及应用——点与轮廓位置关系及轮廓匹配
2301_79366332的博客
08-15 437
图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，而OpenCVSharp作为C#开发者常用的图像处理库，提供了一系列强大的功能和工具。本文将介绍OpenCVSharp中轮廓特征属性的应用，主要包括点与轮廓位置关系以及轮廓匹配。本文介绍了OpenCVSharp中轮廓特征属性的应用，包括点与轮廓位置关系的判断以及轮廓匹配的计算。在图像处理中，我们经常需要判断一个点是否在某个轮廓内部或外部，以及点与轮廓的最短距离。返回值为正数表示点到轮廓的最短距离，返回值为负数表示点在轮廓内部，返回值为零表示点在轮廓上。
C#图像处理-OpenCVSharp教程(二十四) OpenCVSharp轮廓特征属性及应用(二)---正外接矩形
Color Space的博客
06-15 2073
本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！ 本文将介绍OpenCVSharp轮廓特征属性及应用(二)---正外接矩形！
C#图像处理 - 使用OpenCVSharp进行轮廓特征属性及正外接矩形的应用
Meta_C的博客
08-20 608
本文将介绍如何使用OpenCVSharp库实现图像轮廓特征属性的提取，并展示如何应用正外接矩形来定位和描述轮廓。接下来，我们将逐步介绍如何使用OpenCVSharp进行轮廓特征属性的提取和正外接矩形的应用。希望本文能够帮助您理解如何使用OpenCVSharp库进行图像处理中的轮廓特征属性提取和正外接矩形的应用。综合以上代码示例，我们可以使用OpenCVSharp库进行图像处理中的轮廓特征属性提取和正外接矩形的应用。通过上述代码，我们可以在图像中绘制出每个轮廓的正外接矩形，并获取其位置和尺寸等属性。
C# OpenCvSharp 连通区域最小衔接矩形+最小标注信息（minx,miny,Width，Height）
weixin_40745221的博客
02-04 6666
带有统计信息的API： int cv::connectedComponentsWithStats( InputArray image, // 输入二值图像 OutputArray labels, // 输出的标记图像，背景index=0 OutputArray stats, // 统计信息，包括每个组件的位置、宽、高与面积 OutputArray centroids, // 每个组...
OpenCvSharp-轮廓形状匹配/模板查找1.0（附源码）
m0_55074196的博客
08-25 6185
轮廓匹配是一种计算机视觉技术，用于在图像中查找和比较目标轮廓与待匹配轮廓之间的相似度读取模板图像和测试图像。创建存储灰度模板和测试图像的变量grayTemp和grayTest。将图像转换为灰度图像。对模板图像和测试图像进行二值化处理，将图像中的轮廓区域分割出来。定义存储轮廓结果和拓扑结构的变量contours和hierarchy。使用在模板图像中查找轮廓，存储在contours中，同时也获取轮廓的拓扑结构。遍历contours。
opencv提取最小外接矩形
weixin_42699365的博客
09-28 370
opencv提取最小外接矩形
C#中OpenCVSharp实现轮廓检测
12-16
OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测，该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的。OpenCVSharp封装了这个函数，有2个参数（contours，hierarchy）要做特别的说明。 public static void FindContours(InputOutputArray image, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes mode, ContourApproximationModes method, Point? o
opencvsharp 例程
04-05
opencvsharp 例程 c#，opencvsharp官方的例程,2018.3.20的
连通区域内目标的最小外接矩形及其长、宽.
02-10
想学习OpenCV进行图像处理的可以参考下，若需要里面的头文件联系：liuqingjie2@163.com
OpenCV图像处理——按最小外接矩形剪切图像
知来者逆的博客
08-14 1173
在图像处理过程中，提取感兴趣区域（ROI）并在其上进行处理后，往往需要将处理后的结果映射回原图像。这一步通常涉及以下几个步骤：找到最小外接矩形：使用 cv::boundingRect 或 cv::minAreaRect 提取感兴趣区域的最小外接矩形。从原图中提取 ROI：根据矩形坐标从原图中剪切出 ROI 进行处理。在 ROI 上进行处理：对提取出的 ROI 进行特定的图像处理操作。将处理后的 ROI 映射回原图：将处理后的结果重新放置回原图的相应位置。
Halcon实例转OpenCVSharp——在低对比度图像中提取圆形轮廓（C#实现）
m0_47037246的博客
09-03 430
然后，利用Halcon的灰度阈值分割方法找到图像中的目标轮廓，并使用拟合圆形方法得到圆形轮廓。最后，我们使用OpenCVSharp在原始图像上绘制提取的圆形轮廓，并通过窗口显示结果。以上就是使用C#结合Halcon和OpenCVSharp库，在低对比度图像中提取圆形轮廓的步骤和源代码实现。通过这些代码，我们可以方便地应用于实际的图像处理项目中，帮助我们快速准确地提取出感兴趣的轮廓信息。在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的任务，其中提取图像中的特定形状轮廓是常见的需求之一。首先，我们需要准备开发环境。
OpenCv案例（四）： 基于OpenCvSharp对图像轮廓提取与面积和周长计算
qq_37835727的博客
02-15 6466
static void Main(string[] args) { }
OpenCVSharp入门教程 特征提取②——FindContours寻找轮廓，轮廓提取
07-16 8997
OpenCVSharp入门教程 特征提取②——FindContours寻找轮廓，轮廓提取。 一、前文； 二、算法流程； 三、界面布局； 四、功能实现； 4.1 打开图片； 4.2 Canny边缘检测—源码； 4.3 Canny边缘检测—参数讲解； 五、运行效果图
opencvsharp 轮廓最小外接矩形
最新发布
06-27
### 最小外接矩形的实现方法 在 OpenCvSharp 中，可以通过 `Cv2.MinAreaRect()` 函数计算轮廓的最小外接矩形。该函数返回一个 `RotatedRect` 对象，表示能够包含输入轮廓点集的面积最小的旋转矩形。此矩形可以具有任意角度，因此适用于检测倾斜的目标形状[^1]。 #### 实现步骤 - **图像预处理**：通常需要先对图像进行灰度化、边缘检测或二值化处理，以便提取轮廓。 - **轮廓检测**：使用 `Cv2.FindContours()` 获取图像中的轮廓信息。 - **计算最小外接矩形**：对每个轮廓调用 `Cv2.MinAreaRect()` 得到最小面积矩形。 - **绘制结果**：将得到的矩形顶点连接成多边形并绘制在图像上以验证结果。 #### 示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何读取图像、检测轮廓，并为每个轮廓绘制其最小外接矩形： ```csharp using OpenCvSharp; class Program { static void Main() { // 读取图像并转换为灰度图 Mat img = Cv2.ImRead("image.png", ImreadModes.Grayscale); Mat edges = new Mat(); // 使用 Canny 边缘检测 Cv2.Canny(img, edges, 100, 200); // 检测轮廓 Point[][] contours; HierarchyIndex[] hierarchy; Cv2.FindContours(edges, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple); // 创建用于绘制的彩色图像 Mat drawImg = Cv2.CvtColor(img, ColorConversionCodes.GRAY2BGR); foreach (var contour in contours) { // 计算最小外接矩形 RotatedRect minRect = Cv2.MinAreaRect(contour); // 获取四个顶点坐标 Point2f[] rectPoints = minRect.Points(); // 绘制最小外接矩形 for (int i = 0; i < 4; i++) { Cv2.Line(drawImg, rectPoints[i], rectPoints[(i + 1) % 4], Scalar.Red, 2); } } // 显示结果图像 Cv2.ImShow("Min Area Rectangles", drawImg); Cv2.WaitKey(0); } } ``` #### 算法原理与特性 - **核心原理**：`MinAreaRect` 基于旋转卡壳算法（Rotating Calipers），通过不断旋转矩形寻找包围轮廓点的最小面积矩形。 - **输出类型**：返回的 `RotatedRect` 包含矩形中心、尺寸、旋转角度等信息，可进一步用于形状分析或目标姿态估计。 - **适用场景**： - 物体定位与姿态识别； - 工业检测中对特定形状的边界框提取； - 图像中倾斜文本区域的检测。 #### 注意事项 - 输入的轮廓应为 `Point[]` 类型，即一组二维点集合。 - 若图像背景复杂或存在多个重叠对象，建议结合其他预处理技术（如形态学操作）提高轮廓检测精度。 - 最小外接矩形仅描述轮廓的整体范围，无法反映内部结构细节，因此不适用于需要高精度几何特征的应用。 #### 性能优化建议 - 在轮廓较多或图像分辨率较高的情况下，可通过降采样或限制 ROI（Region of Interest）来减少计算量。 - 可设置轮廓面积阈值过滤微小轮廓，避免无效计算。 - 针对实时性要求较高的应用，考虑使用 GPU 加速版本的 OpenCV 或 OpenCvSharp 的 CUDA 接口。 ---
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