在图像中寻找边缘轮廓

最新推荐文章于 2025-12-02 18:54:45 发布
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文章标签： opencv 计算机视觉 人工智能 C/C++
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本文介绍了如何利用计算机视觉库OpenCV在图像中寻找边缘轮廓，重点讲解了Canny算子的使用和findContours函数来检测和提取轮廓，以实现图像的边缘检测与轮廓可视化。

在图像中寻找边缘轮廓

在计算机视觉中，图像的边缘轮廓是非常重要的特征之一。边缘轮廓可以用于图像分割、对象识别等任务。本文将介绍如何使用OpenCV在图像中寻找边缘轮廓。

我们首先需要导入必要的库：cv2和numpy。

import cv2
import numpy as np

然后我们读入一张图片，并将其转换为灰度图。

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2
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Demo_Program.rar_DEMO_Demo_Program_图像二值化_图像细化_灰度边缘轮廓
09-24
在数字图像处理领域，"Demo_Program.rar_DEMO_Demo_Program_图像二值化_图像细化_灰度边缘轮廓"这一压缩包中，包含了丰富的实践代码和算法，旨在帮助我们理解并应用图像二值化、图像细化以及灰度边缘轮廓等关键技术...
tuxiangchuli.rar_VB边缘检测_visual basic 边缘_图片 轮廓_检测图像_轮廓
09-21
这些算子通过计算图像梯度强度和方向来寻找边缘。以Canny算子为例，它包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测四个步骤。VB代码需要实现这些步骤，通过计算每个像素的梯度强度和方向，确定其是否属于边缘...
python获取图像边缘轮廓
Programming Talk
05-06 911
在计算机视觉领域，图像边缘检测是基础且关键的一环，它能够帮助我们从复杂的图像数据中提取有用的结构信息，进而用于物体识别、形状分析等多种应用。Python凭借其丰富的库支持，如OpenCV、Pillow、Scikit-image等，成为了实现图像边缘检测的热门工具。本文将详细介绍如何使用Python及OpenCV库获取图像的边缘轮廓，并通过示例代码展示这一过程。
OpenCV图像梯度边缘轮廓处理
m0_67609958的博客
12-15 994
功能：用于计算图像梯度（gradient）的函数参数：src: 输入图像，它应该是灰度图像。ddepth: 输出图像的所需深度（数据类型）。通常，你可以使用 -1 来表示与输入图像相同的深度，或者使用如 cv2.CV_64F 等来指定特定的深度。由于梯度计算可能产生负值，因此建议使用能够包含负数的数据类型。dx: x 方向上的导数阶数。如果你想要计算 x 方向上的梯度，设置这个参数为 1；如果你不关心 x 方向上的梯度，设置这个参数为 0。dy: y 方向上的导数阶数。
利用OpenCV提取图像边缘轮廓
m0_73241844的博客
08-01 778
适用于光照不均匀、存在阴影或渐变光照的图像，可以更好地处理复杂的场景。适用于光照均匀的图像，处理速度快，适合简单的二值化任务。
OpenCV 的几种查找图像中轮廓边缘的方法
xulibo5828的博客
06-02 3247
还可以通过自定义卷积核来进行边缘检测。import cv2# 读取图像并转换为灰度图# 定义自定义卷积核# 使用自定义卷积核进行边缘检测# 将结果转换为 8 位图像# 显示图像。
OpenCV Java 在图像中查找轮廓
梦里蓝天
01-14 3232
package com.opencv; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core...
边缘和轮廓检测——图像处理、OpenCV应用
2301_76924624的博客
08-02 834
轮廓检测的目标是确定闭合物体的形状，特别是因为对于具有相同颜色强度的连续点，寻找轮廓的方法是确定的，而边缘检测是通过检测颜色强度内的变化来进行的。对整个图像进行边缘检测，而仅对图像内的对象进行轮廓检测。
边缘和轮廓
baboonsjh的博客
07-04 1008
在OpenCV中，边缘检测是一种重要的图像处理技术，用于标识图像中亮度变化明显的点或区域。Canny边缘检测器由John F. Canny在1986年提出，并被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。Sobel边缘检测器是一种基于离散性差分的边缘检测算子。它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像亮度函数的灰度之近似值。Sobel算子有两个，一个是检测水平边缘的，另一个是检测垂直边缘的。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。
图像处理——边缘检测
梦的灰色边沿...
04-26 2741
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的一项基本技术，用于识别图像中亮度变化剧烈的像素点，这些像素点通常对应于物体的边界。它通过检测图像中亮度或颜色变化显著的区域，提取出物体的轮廓，常用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。边缘检测的原理是通过计算图像中每个像素点与其周围像素点的亮度或颜色差异来确定该像素点是否为边缘。通常使用卷积操作来实现边缘检测，通过计算像素点与其周围像素点的差异来判断该像素点是否为边缘。基于搜索的方法: 基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度，通常用一阶导数表示，例如梯度模;
OpenCV图像指南：边缘检测与轮廓分析实战
2301_81369230的博客
08-04 1049
本文介绍了OpenCV中的图像梯度计算与边缘检测技术。通过自定义卷积核演示了图像梯度计算原理，比较了Sobel算子（抗噪强、方向可控）、Laplacian算子（定位精确、各向同性）和自定义卷积的特点。详细讲解了Canny边缘检测的五步流程：高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测。在轮廓分析部分，说明了轮廓查找的预处理步骤（灰度化、二值化）和绘制方法，并介绍了凸包检测的QuickHull算法实现。这些技术为计算机视觉中的形状分析和目标识别奠定了基础，建议根据实际场景需求选择合适的方法组合。
OpenCV-Python中的图像处理-图像轮廓
若有博文对您有帮助，欢迎点赞关注，收藏评论。
08-09 2416
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。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。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。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其他变量中。在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。
OpenCV在图像中寻找轮廓
06-08
在上面的代码中，findContours函数用于寻找Canny算子检测后的边缘图像中的轮廓。该函数将检测到的轮廓存储在contours数组中，并将轮廓层次结构存储在hierarchy数组中。 drawContours函数 drawContours函数是另外一...
Android OpenCV SDK 编译教程（WSL2 Ubuntu 22.04 环境）
最新发布
XRN的博客
12-02 714
本文介绍了在WSL2 Ubuntu 22.04环境下编译Android OpenCV SDK的完整流程，以及AAR的相关问题。
【OpenCV】Python图像处理之特征提取
棒棒的皮皮
12-01 1153
本文介绍了Python图像处理中的多种特征提取技术。主要内容包括：1）基础特征提取（颜色直方图、纹理特征）；2）边缘与轮廓检测（Canny算法、轮廓分析）；3）关键点检测（SIFT、SURF、ORB算法）；4）深度学习特征提取（使用预训练CNN模型）；5）形状特征（Hu矩）。文章详细说明了各种技术的实现方法，并提供了OpenCV、Scikit-image等库的代码示例。最后总结了不同特征提取技术的适用场景，建议根据具体任务需求选择合适的特征类型，结合传统算法和深度学习方法获取最佳效果。
【OpenCV】Python图像处理之通道拆分与合并
棒棒的皮皮
12-02 591
OpenCV-Python中图像通道的拆分与合并操作详解：本文介绍了处理彩色图像的两种核心方法，包括使用cv2.split()/merge()函数和更高效的NumPy数组索引方式。重点说明BGR通道顺序特性、单通道处理技巧（如通道修改、掩码应用）及常见问题（如通道顺序错误、性能优化）。通过示例代码演示了通道拆分、修改、合并的完整流程，以及通道交换、伪彩色可视化等实用技巧，为图像处理中的通道级操作提供了完整解决方案。
【OpenCV】Python图像处理之图像预处理
棒棒的皮皮
12-01 1418
本文介绍了Python中常用的图像预处理技术，包括图像读取、尺寸调整、归一化、噪声去除和增强等操作。详细讲解了使用OpenCV、PIL/Pillow等库实现各项预处理的方法，如BGR转RGB格式转换、双线性插值调整尺寸、高斯/中值/双边滤波去噪、直方图均衡化增强对比度等。文章还涵盖了图像格式转换和数据增强技术，并针对不同计算机视觉任务（分类、检测、医学图像）给出了预处理建议。这些基础步骤对于统一数据格式、消除干扰和增强特征至关重要，是计算机视觉任务的重要前提。
图像处理OpenCV与深度学习框架YOLOv8的主要区别是什么？
软件行业技术文化交流。
12-02 520
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是。
【OpenCV】Python图像处理之开发环境搭建
棒棒的皮皮
12-01 658
本文详细介绍了OpenCV-Python开发环境的三种搭建方式：1）pip安装（推荐使用国内镜像源加速）；2）Anaconda环境搭建；3）源码编译安装（适合进阶用户）。文章包含Python版本检查、安装命令、环境验证方法，以及常见问题解决方案（如NumPy兼容性、DLL加载失败等）。同时推荐了PyCharm等开发工具和matplotlib等辅助库，并提供了测试示例代码。建议新手使用pip或Anaconda安装预编译包，安装完成后通过版本检查和测试代码验证环境是否正常。
图像轮廓提取算法：直接运行提取边缘
3. **轮廓寻找**：从二值化边缘图像中寻找闭合的轮廓线。 4. **轮廓优化**：可能包括平滑轮廓、提取关键点、轮廓拟合等。 5. **轮廓描述**：提取轮廓特征，如长度、方向、形状描述符等。 ### 知识点三：应用实例 在...
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