OpenCV(四)

最新推荐文章于 2025-01-28 08:15:00 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： opencv 计算机视觉 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46618351/article/details/123058380
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图像轮廓是图像处理中的关键特征，用于获取目标的大小、位置和方向信息。OpenCV库提供了查找和绘制轮廓的功能，如cv2.findContours()用于查找轮廓，cv2.drawContours()用于绘制。轮廓查找模式包括RETR_EXTERNAL、RETR_LIST、RETR_CCOMP和RETR_TREE，而轮廓近似方法有CHAIN_APPROX_NONE、CHAIN_APPROX_SIMPLE等。通过轮廓处理，可以进行轮廓拟合，例如矩形包围框、最小包围圆形和最优拟合椭圆等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

图像轮廓

什么是图像轮廓：

  • 边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。
  • 图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。
  • 图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息，通过对图像轮廓的操作，我们能够获
    取目标图像的大小、位置、方向等信息。
  • 图像轮廓操作包括：查找轮廓、绘制轮廓、轮廓拟合等
查找和绘制轮廓
  • 一个轮廓对应着一系列的点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线，将这些点
    绘制成不同样式的线条，就是轮廓查找与绘制
轮廓拟合
  • 在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，
    绘制这个近似多边形称之为轮廓拟合
    -有矩形包围框，最小包围圆形，最优拟合椭圆，逼近多边形

轮廓处理

OpenCV提供了查找图像轮廓的函数cv2.findContours（），该函数能够查找图像内的轮廓信息，而函数cv2.drawContours（）能够将轮廓绘制出来。图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息，通过对图像轮廓的操作，我们能够获取目标图像的大小、位置、方向等信息。一个轮廓对应着一系列的点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。

1）查找并绘制轮廓

  • 查找轮廓函数：cv2.findContours

    • 语法格

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OpenCV图像处理技术（Python）——图像轮廓
weixin_52243766的博客
06-26 1309
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore
图像轮廓
A_YANG20的博客
04-27 256
图像轮廓 概念：图像轮廓 定义 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同、的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 为了更加准确,要使用二值化图像。在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理。 1.1 查找轮廓、绘制轮廓 示例： 结果代码处理可得到如下结果 代码如下： 凸包 凸包跟多边形逼近很像，只不过它是物体最外层的”凸”多边形：集合A内连接任意两个点的直线都在A的内部，则称集合A是凸形的。如下图，红色的部分为手掌的凸包，双箭头部分表示凸缺陷，凸缺陷常用来进行手势识别等。
图像轮廓1
weixin_56643049的博客
06-27 185
@Fu Xianjun. All Rights Reserved. 查找轮廓 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('shape.jpg') #读取图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转为灰度值图 ret, binary = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY) #转为二值图 contours, hierarchy = cv2.
Opencv图像处理技术（图像轮廓）
m0_74859128的博客
05-29 1836
图像轮廓是指图像中连续的像素边界，这些边界通常代表了图像中的物体或者物体的边缘。轮廓可以用来描述和分析图像中的形状和结构，是许多计算机视觉任务的基础，如目标检测、形状识别、图像分割等。通常，通过计算轮廓中的凸包可以得到目标物体的外形信息，这对于识别和分析图像中的对象非常有用。在OpenCV中，你可以使用`cv2.arcLength()`函数计算轮廓的长度，以及使用`cv2.contourArea()`函数计算轮廓的面积。这个函数可以用来获取包围轮廓的最小矩形，即矩形包围框的左上角坐标以及宽度和高度。
python+opencv和四个顶点坐标test3.py
07-19
python语言，对输入的图片通过opencv手段，进行图片矫正，必须提供四个顶点坐标，才能完全正确矫正图片的旋转和倾斜。
Android使用opencv拼接图片
04-20
在Android平台上，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它允许开发者执行复杂的图像处理任务，包括图像识别、特征检测、图像拼接等。在这个场景中，我们要讨论的是如何利用OpenCV来识别两张图片的相同区域，并进行去重...
4点法求空间圆心的opencv程序
12-11
opencv2编写的4点法求空间圆心，在qt平台上运行正常，运行速度还可以。
【opencv四】利用opencv读取显示视频
yuanCruise
12-21 8731
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图像处理Opencv（四）
LateNight_LL的博客
12-19 2001
图像阈值 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) 返回值： ret：返回阈值 dst：返回图 参数： src：    输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 thresh：   阈值 maxval：  当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值 type：   二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC
将轮廓显示为轮廓图像
05-22
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C++ opencv四目
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根据您提供的引用内容，我无法找到关于C++ opencv四目的具体信息。但是，我可以为您提供一些关于C++和OpenCV的基本知识。 C++是一种通用的编程语言，广泛用于开发各种应用程序，包括计算机视觉和图像处理。而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。 如果您想了解如何使用C++和OpenCV进行四目视觉相关的任务，您可以参考以下步骤： 1. 安装OpenCV库：首先，您需要在您的C++项目中安装和配置OpenCV库。您可以从OpenCV官方网站下载适合您操作系统的版本，并按照官方文档中的说明进行安装和配置。 2. 导入OpenCV库：在您的C++代码中，您需要包含OpenCV库的头文件，并链接OpenCV库。您可以使用以下代码示例导入OpenCV库： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> ``` 3. 读取图像：使用OpenCV的函数，您可以读取四目视觉系统捕获的图像。以下是一个示例代码： ```cpp cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); ``` 4. 进行图像处理：使用OpenCV的函数，您可以对图像进行各种处理，例如滤波、边缘检测、特征提取等。以下是一个示例代码： ```cpp cv::Mat grayImage; cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); ``` 5. 进行四目视觉相关的任务：根据您的具体需求，您可以使用OpenCV的函数和工具进行四目视觉相关的任务，例如立体匹配、深度估计、目标检测等。以下是一个示例代码： ```cpp cv::Mat disparityMap; cv::StereoBM stereo; stereo.compute(imageLeft, imageRight, disparityMap); ``` 请注意，以上代码仅为示例，您需要根据您的具体需求和数据进行适当的调整和修改。
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