本文介绍了Opencv中与轮廓处理相关的概念和技术，包括矩的定义、轮廓周长、轮廓近似、凸包检测以及凸性检测。通过计算图像的矩，可以提取轮廓的特征，如面积、周长等。此外，还讲解了如何利用cv2库进行轮廓的近似、凸包检测以及边界矩形的获取，这些都是图像识别中的重要步骤。
目标
查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。
矩的概念
图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数字特征。设 X 为随机变量， c 为常数， k 为正整数。则量 E[(x−c)k] 称为
Opencv（Python） 教程-轮廓（2）轮廓特征求取
最新推荐文章于 2025-02-12 11:06:30 发布
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