原理：目标物体的轮廓实质是指一系列像素点构成，这些点构成了一个有序的点集。我们可以通过findContours函数将二值图像的边缘像素点分成多个轮廓，从而逐个提取目标外部轮廓，内部轮廓有待研究。Python：importcv2ascvimportnumpyasnpif__name__=="__main__":img=cv.imread("D:/testimage/number.jpg")#img1

轮廓之间的父子关系使用函数cv2.findContours来查找轮廓，我们需要传入一个参数:轮廓提取模式(Contour_Retrieval_Mode)。

基于python和opencv实现信用卡数字识别本项目和源码来源于唐宇迪opencv项目实战1.准备工作python3.5opencv4.2同一字体，相似类型的信用卡图片字体模板图片2.本项目总体可分为两部分：对模板图像的处理对信用卡图像的处理3.应用到的数字图像处理基础知识图像灰度处理图像二值化处理检测轮廓，画出轮廓画图形的外接矩形图像的形态学操作4.先放代码，我把每一步生成的图片都显示出来，以

提取轮廓时需要加上许多条件才能将字符提取出来，而且像“0”这种字符，内外轮廓差不了多少，虽然可以用在OpenCV的findcontours函数中的hierarchy[i][3]来判定父轮廓或子轮廓，但过多的条件容易使轮廓提取不准确不说

opencv实现车牌提取主要实现对整张图片中．将车牌分割出来．需要进行转换为灰度值阈值分割，去除部分区域连通域分析分割出车牌所在轮廓#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){Matimage;image=imread("./demo10/02.jpeg

image-目标图像contours-所有的输入轮廓，每个轮廓为点矢量（apointvector）/点向量形式，与findcontours中的返回值contours的列表list形式一致（具体详见代码）contourIdx-指定轮廓列表的索引ID（将被绘制），若为负数，则所有的轮廓将会被绘制。color-绘制轮廓的颜色。thickness-绘制轮廓线条的宽度，若为负值或CV.FILLED则将填充轮

GVFsnakeshapesandgradientvectorflow论文的辅助理解1.snake由论文snakeshapesandgradientvectorflow上的公式（1）得snake是动态轮廓提取算法

OpenCV中函数findContours()用于中对象的轮廓，有两种形式：第一种：voidfindContours(InputOutputArrayimage,OutputArrayOfArrayscontours,intmode,intmethod,Pointoffset=Point());第二种：voidfindContours(InputOutputArrayimage,OutputArr

点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方···设为星标★，与你不见不散编辑：Sophia计算机视觉联盟报道|公众号CVLianMeng转载于：黄浴博士，已授权https://zhuanlan.zhihu.com/p/78051407【人工智能资源（书籍+视频）全网收集，附下载！】推荐文章【点击下面可直接跳转】：OpenCV测量物体的尺寸技能AI博士笔记系列推荐：博士笔记|周志华《机器学习》手推

大致的思路按照二值化、腐蚀、距离变换、轮廓提取的流程进行，通过内切圆与整体面积比来判定玉米颗粒的饱满度，我们可以写出一下程序：#-*-coding:utf-8-*-importcv2i

#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//ReadinputbinaryimageMatimage=imread("./binaryGroup.bmp",0);if(!image.data)return0;namedWindow("BinaryImage");imsh

为了实现这一点，我们需要应用一些图像处理操作，包括阈值，计算梯度幅度表示，形态运算和轮廓提取。由于应用了许多图像处理操作来

当代手势识别技术的潮流算法：获取图像信息的主要方式为：近红外成像，双目立体视觉，普通图像；1、手势分割：静态方面有：肤色模型（色彩的聚类特征）、边缘轮廓提取法（canny边缘检测法）、质心手指等；动态方面有

最近在查阅OpenCV轮廓处理函数方面时，我发现有部分文章对findcontours函数中轮廓层级提取的描述有错误，特写一篇有关轮廓提取方面的文章（仅仅介绍容易出错的hierarchy层级轮廓）。

轮廓提取的基本原理：（针对二值化的轮廓提取是这样的）对于一幅背景为白色、目标为黑色的二值图像，如果在图中找到一个黑色点，且它的8邻域（或4邻域）也均为黑色，则说明该点是目标的内部点，将其置为白色，视觉上就像内

轮廓形状是我们看到物体最开始的印象，轮廓提取的原理是通过对图像进行二值化，利用边缘点连接的层次差别，提取位于数结构特征高的区域点集构成的集合，这部分最可能是物体的轮廓。

轮廓：一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。在opencv中，提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，一般使用Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。寻找轮廓的API函数：findContours(image,vector>c

保存特征点一、提取特征傅里叶描述子特征点进行提取提取手部轮廓原理：加载图像（opencv，截图保存saveROI）肤色检测（YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取

最容易想到的是在目标上布置多个容易识别的特征，这样使用opencv相机标定和、相机畸变矫正、轮廓提取、solvepnp来获取目标相对于相机的位姿。

  查找图像的轮廓在图像处理及应用中扮演着重要的角色。openCV中的轮廓指的是由一系列点组成的点的集合，不同的轮廓可以有不同的点集。openCV中，轮廓是由STL风格的vectorcontours”，是一个双重向量，向量内的每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。第三个参数：hierarchy被定

Opencv学习之——二帧差法运动目标检测与轮廓提取这是我的第一篇CSDN博文。代码是从网上摘抄学习的，加了好多注释，感觉就像边看书边做笔记一样，给人以满足的享受。Let’sdothis!

指针式仪表的自动读数与识别前言概述步骤概括1.仪表图像预处理2.刻度线提取2.1轮廓查找2.2面积筛选，长宽比，距离2.3刻度线轮廓拟合直线3.指针轮廓提取3.1霍夫直线检测原理4.结果5.Pyqt55.1

以下是从南山之暮尘博主那里整理过来的目录，以后我会在每个目录的后面进行相关知识的整理，并附上链接二值图像点击此处查看-全局阈值二值化-局部阈值二值化-轮廓提取-区域测量-几何矩特性-连通区域计算-泛洪填充

90度，应调用matlab函数（B）A、imreadB、imrotateC、imresizeD、imshow2、图像增强的作用是（D）A、在尽可能保持原图信息的基础上，抑制噪声B、将图像中物体的边缘和轮廓提取出来

图片进行边缘检测、轮廓提取之后，可以进行不同轮廓之间的相似比较主要函数：publicstaticdoublematchShapes(Matcontour1,Matcontour2,intmethod,doubleparameter

#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){MatsrcImage;MatthresholdImage;MatgrayImage;srcImage=imread("1.png");cvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);thresh

目录1.凸包2.肤色模型3.设计过程1.基于YCrCb颜色空间的肤色检测算法及实现2.手势轮廓提取3.基于凸包的中值指尖检测4.设计步骤1.凸包介绍凸包之前，首先介绍凸多边形，如图。

图像分割及测量一.概述1.图像分析系统的构成2.图像分割与测量3.图像分割的概念二.图像阈值分割1.直方图门限选择2.半阈值选择分割3.迭代阈值图像分割三.基于MATLAB的图像分割四.目标物体的轮廓提取

本文主要实现图像边缘检测、轮廓提取、轮廓跟踪。一、读取图像读取图像见QT+opencv学习笔记（1）——图像点运算，这里不再赘述。读取结果如下图：二、边缘检测边

轮廓提取前言提取傅里叶变换的高频信息通过蚁群算法进行图片轮廓提取Canny边缘检测使用cuda加速提取轮廓前言  有很多算法被用来实现提取轮廓，比如:Canny，阈值分割，提取傅里叶变换的高频信息，还有别具一格的蚁群算法

本范例主要介绍了如何提取轮廓和用一些形状描述符对轮廓进行表述，轮廓提取函数涉及到的参数很多，没有经常用到它的话，对参数的了解就不会太深刻，这里也按照本人搜索出来的一些资料进行总结，希望对大家有用。

内容简介腐蚀膨胀开闭运算轮廓提取击中与击不中骨架提取细化骨架提取细化裁剪距离变换骨架提取Hilditch算法骨架提取首先明确一点形态学操作都是针对与二值图像，在灰度图像的形态学处理也是先根据一些前置操作转化为二值图像

解决思路：通过二值分割+图像形态学+轮廓提取。

*Gy)/255;%%求图像梯度I2=rgb2gray(G);figure,imshow(G);I2(I2=30/255)=1;U=findContours(I2);%轮廓提取[m,n]=size(U)

真是不爽，所以我写了一个提取照片里ppt部分的东西，其实原理很简单，代码贴出来大家就知道了，无非就是阈值化+轮廓提取+透视变换，效果还可以，不过我还是想再好一些，如果大家有什么想法请告诉我。

今天无意中看到了别人写的一个简单的车牌定位，仔细看了下，确实写的很简单，不足之处：（1）鲁棒性差，阈值分割、轮廓提取过程中的参数选择都是定值，对于不同场景下的不同照片的适应性差。（2）定位不够精确。

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：黄浴链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78051407已授权转载，仅供学习分享，禁止二次转载导读边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（

边缘检测的一般步骤滤波——消除噪声增强——使边界轮廓更加明显检测——选出边缘点方法一Canny算法特点：轮廓细腻#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//边缘检测intmain(){Matimg=imread("1.jpg");imshow("原始图",img);MatDstPic,edge,grayImage;//创建与src同类型

转自：http://blog.csdn.net/q1302182594/article/details/50394576本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数。

频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能，比如实现图像的轮廓提取，在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取，而在频域内，我们使用一个高通滤波模板（因为轮廓在频域内属于高频信号），可以实现轮廓的提取

这其中需要将人脸轮廓提取出来，根据照片得到人头模型，把人的照片作成贴图，贴在模型上。

相应的轮廓提取分为以下两部分：1、cvThreshold(pImg,pImg,150,255,CV_THRESH_BINARY);cvShowImage("threshold",pImg);对图像进行二值化

而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边

并将每个数字放到数组里对银行卡上所有轮廓处理，根据长度选取每组卡号的轮廓（一组为4个数字）将卡号轮廓外接矩形坐标保存，提取里面的每个数字并将它与数组的数字进行模板匹配选取得分最高的数字，并将它们画在图片上模板处理根据这样的一个数字模板：因为轮廓提取函数只接

软件功能主界面选择图片点击主界面右下角的浮动按钮，即可选择图片显示在主界面上。撤销点击主界面左下角的浮动按钮即可进行撤销操作。保存图片点击菜单栏的保存按钮即可进行保存图片操作。反转参考博客：http://blog.51cto.com/mahaile/594807水平反转点击菜单栏的水平反转按钮即可进行水平反转操作。垂直反转点击菜单栏的垂直反转按钮即可进行垂直反转操作。浮雕点击菜单栏的浮雕按钮即可进

在某些行业，如水切割，线切割，钣金，激光加工等行业，需要对dwg或者dxf图纸中图形的外轮廓进行提取出来（有的称谓为：轮廓提取或轮廓识别或轮廓查找），本文提出的解决方法是在autocad中做一个插件，本文讨论的不限于产品说明

问题的描述我们需要通过一些图像处理的手段，将a图中图像的轮廓提取出来，结果类似于b图。解决思路使用Laplacian看到这个问题，我想到的第一办法就是拉普拉斯算子。

频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能，比如实现图像的轮廓提取，在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取，而在频域内，我们使用一个高通滤波模板（因为轮廓在频域内属于高频信号），可以实现轮廓的提取

又做了一番调研，发现了Hough变换的缺点，然后开始搞模板，形状匹配、轮廓提取、样本训练，效果仍旧不理想，无法应对恶劣天气、不能适应光线变化，总之鲁棒性很差。怎么办呢？放弃么

最近项目需要，搞起了车牌，先大概做了下调研：检测的基本方法有：1用边缘检测+轮廓提取+车牌特征进行车牌的检测2用Harr-like特征或者LBP特征+Adaboost来训练模板用于车牌的检测；还有用神经网络训