计算机视觉：轮廓检测与跟踪

计算机视觉：轮廓检测与跟踪

在计算机视觉领域，轮廓检测与跟踪是一项重要的任务，旨在从图像或视频中提取出对象的轮廓，并跟随对象在连续帧中的变化。本文将介绍轮廓检测与跟踪的基本概念和常用方法，并提供相应的源代码示例。

一、轮廓检测

轮廓检测是指从图像中提取出对象的边界轮廓的过程。常用的轮廓检测方法包括边缘检测和二值化后的连通区域分析。

1. 边缘检测

边缘检测是一种常用的轮廓检测方法，它通过寻找图像中灰度变化较大的地方来定位对象的边界。其中，Canny 边缘检测算法是一种经典的方法，它包括以下步骤：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# Canny 边缘检测
edges