38、图像轮廓处理:OpenCV 中的轮廓查找与绘制

图像轮廓处理:OpenCV 中的轮廓查找与绘制

1. 引言

在图像处理中,边缘检测算法(如 Canny 边缘检测器)可用于找到图像中不同区域的边缘像素,但这些算法本身并未提供关于这些边缘的更多信息。下一步是将这些边缘像素组合成轮廓。OpenCV 提供了方便的函数 cv::findContours() 来完成这一任务。

2. 轮廓的基本概念
  • 轮廓的定义 :轮廓是一组点,以某种方式表示图像中的曲线。在 OpenCV 中,轮廓通常用 STL 风格的 vector<> 模板对象表示,其中向量的每个元素编码了曲线上下一个点的位置信息。常见的表示形式是二维点序列(如 vector<cv::Point> vector<cv::Point2f> ),但也有其他表示方式,例如 Freeman 链,其中每个点表示从前一个点沿给定方向的特定“步长”。
  • cv::findContours() 函数的输入图像 :该函数从二值图像中计算轮廓。它可以处理由 cv::Canny() 生成的包含边缘像素的图像,也可以处理由 cv::threshold() cv::adaptiveThreshold() 等函数生成的图像,其中边缘作为正负区域之间的边界隐含存在。
3. 轮廓层次结构 </
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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