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本文是关于OpenCV3计算机视觉Python实现的学习笔记，重点介绍了轮廓检测技术，包括阈值处理、轮廓查找、轮廓绘制以及轮廓近似多边形。还探讨了边界框、最小矩形和最小闭圆的检测方法，并通过实例展示了直线和圆的检测。通过这些技术，可以用于物体识别和图像分析任务。
此opencv系列博客只是为了记录小编对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.
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一 轮廓检测
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务，不单是用来检测图像或者视频帧中物体的轮廓，而且还有其他操作与轮廓检测相关。这些操作中，计算多边形边界，形状逼近和计算机感 兴趣区域。这是与图像数据交互时的简单操作，因为numpy中的矩阵中的矩形区域可以使用数组切片(slice)定义。在介绍物体检测(包括人脸)和物体跟踪的概念时会大量使用这种技术。
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