OpenCV-Python实战(10)——详解 OpenCV 轮廓检测

本文详细介绍了OpenCV中的轮廓检测,包括轮廓的基本概念、检测方法、轮廓压缩和图像矩的计算,以及如何利用图像矩描述轮廓的属性。通过实例展示了如何在图像中检测和处理轮廓,并探讨了Hu不变矩及其在旋转、缩放和反射不变性中的应用。

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0. 前言

在计算机视觉领域,轮廓通常指图像中对象边界的一系列点。因此,轮廓通常描述了对象边界的关键信息,包含了有关对象形状的主要信息,该信息可用于形状分析与对象检测和识别。在本文中,将首先通过简单示例了解轮廓的基本概念,然后通过实际示例来了解如何检测和压缩轮廓,最后介绍如何利用图像矩描述检测到的轮廓属性。

1. 轮廓介绍

轮廓视为对象边界曲线包含的所有点,通过对这些点的分析可以进行形状判断以及对象检测和识别等计算机视觉过程。OpenCV 提供了许多函数来检测和处理轮廓,在深入了解这些函数之前,我们首先通过函数模拟观察轮廓的基本结构:

def get_test_contour():
    cnts = [np
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