轮廓检测

OpenCV-轮廓检测

文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中，轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节，它允许我们识别图像中的形状。
红米煮粥·2024-09-10 12:08

EMGU.CV入门（十四、图像轮廓）

轮廓检测指检测图像中的对象边界，更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数，它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储，除此也
LyRics1996·2024-08-28 19:30

OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()

轮廓检测，则是将得到的每一个轮廓信息存储下来，记录的是轮廓之间和内部的信息。一、查找轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(image,m
Limiiiing·2024-08-27 05:58

OpenCV学习记录——轮廓检测

文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段，轮廓是图像中连续的边界线，可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性，会先进行二值化处理，在得到二进制图像后，寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体，因此我们要找的对象应是白色，背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓（一）寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下：contours,hie
KAIs32·2024-02-03 07:00

opencv#41 轮廓检测

轮廓概念介绍通常我们使用二值化的图像进行轮廓检测，对轮廓以外到内进行数字命名，如下图，最外面的轮廓命名为0，向内部进行扩展，遇到黑色白色相交区域，就是一个新的轮廓，然后依次对轮廓进行编号，轮廓中可能含有新的轮廓
Leeadd1·2024-02-01 09:31

大创项目推荐 题目：基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1
laafeer·2024-01-30 09:48

VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。
雪域迷影·2024-01-22 19:14

Opencv轮廓检测运用与理解

目录引入基本理解加深理解①比如我们可以获取我们的第一个轮廓,只展示第一个轮廓②我们还可以用一个矩形把我们的轮廓给框出来③计算轮廓的周长和面积引入顾名思义,就是把我们图片的轮廓全部都描边出来也就是我们在日常生活中面部识别的时候会有一个框,那玩意就是基本理解我们还是通过例子来基本的理解以下opencv是如何实现轮廓识别的这是我们的原图像test.png实现代码cv2.findContours(img,
zhuyua·2024-01-22 11:37

python数字图像处理基础（五）——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?
_hermit:·2024-01-18 08:48

墙地砖外形检测的技术方案-外部轮廓检测算法

Ramer算法利用Canny算子得到墙地砖轮廓后，必须进一步将轮廓线精确分段成墙地砖的四条边，从而可得到墙地砖轮廓尺寸、边直度和直角度指标。采用如下算法实现：第1，选择较高阈值，利用ramer算法将轮廓线用多边形（Polygon）近似。第2，如果多个轮廓直线段能被圆弧近似，则将圆弧代替。第3，选择较低阈值，利用ramer算法将未被圆弧代替的轮廓线用多边形（polygon）近似。第4，重复第2步，结
会的东西有点杂·2024-01-17 23:14

基于OpenCV的谷物颗粒识别

基于OpenCV的谷物颗粒识别一、程序整体功能介绍1.1导入库与函数定义1.2颜色分割与灰度处理1.3二值化与轮廓检测1.4绘制与计数1.5主程序与结果展示二、算法原理与实现流程2.1算法原理（1）颜色分割
Jc.MJ·2024-01-14 09:56

iOS OpenCV 身份证静态识别浅谈

成果展示：身份证识别一、可以发现，轮廓检测时间小于0.4秒，有人说我使用的是iPhone模拟器看不出性能，但如果你知道我用的电脑性能不高的话，应该会觉得这个时间可以了，而且如果运行在真机上，速度还会更快些
随行的羊·2024-01-09 14:19

轮廓检测与处理

轮廓检测先将图像转换成二值gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图ret,thresh=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY
为暗香来·2023-12-30 07:33

基于OpenCV的图像颜色与形状识别的原理

轮廓检测：使用Op
人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

c# OpenCvSharp透视矫正六步实现透视矫正（八）

读取图像Cv2.ImRead();预处理（灰度化，高斯滤波、边缘检测）轮廓检测（获取到最大轮廓）获取最大面积轮廓的四个顶点标识最小矩形坐标透视矫正显示完整代码//1、读取图像Matimage=Cv2.ImRead
李建军·2023-12-26 17:59

基于OpenCV的图像颜色与形状识别设计与实现实验指导书

具体操作包括图像剪裁、颜色识别、轮廓检测。
人工智能教学实践·2023-12-26 16:42

c# OpenCvSharp 检测（斑点检测、边缘检测、轮廓检测）（五）

在C#中使用OpenCV进行图像处理时，可以使用不同的算法和函数来实现斑点检测、边缘检测和轮廓检测。
李建军·2023-12-24 01:12

灰度化、二值化、边缘检测、轮廓检测

灰度化定义灰度图像是只含亮度信息，不含色彩信息的图像。灰度化处理是把彩色图像转换为灰度图像的过程，是图像处理中的基本操作。OpenCV中彩色图像使用BGR格式。灰度图像中用8bit数字0～255表示灰度，如：0表示纯黑，255表示纯白。函数讲解使用cvtColor函数将图像转换为灰度图像：importcv2img=cv2.imread('image.jpg')gray_img=cv2.cvtCol
Good@dz·2023-12-22 07:56

曲面玻璃3d扫描设备线轮廓测量面轮廓检测间隙面差分析-CASAIM

一、背景介绍某制造商生产了一批曲面玻璃产品，其轮廓尺寸、吻合度、球面尺寸都必须通过检测验收，需满足图纸规定的公差，而传统的检测方法很难兼顾效率与精度，本文将介绍CASAIM高精度3D扫描设备对曲面玻璃快速检测的方法。二、CASAIM高精度3d扫描设备CASAIM高精度3d扫描设备采用高精度蓝光测量技术，扫描精度优于0.01mm，能够轻松捕捉玻璃曲面的完整数据，扫描速度快，可以在短时间内完成对玻璃的
CASAIM·2023-12-21 04:19

Python OpenCV-物体轮廓检测

1.cv2.findContours()函数检测轮廓importcv2img=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/New_Study/IMAGE/Pictures/1.jpg')gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THR
数据科学知识库·2023-12-15 18:48

python图片opencv转为二进制_使用Python+OpenCV进行图像处理（二）

图像分割与分水岭(Watershed)算法(TBU)在边缘和轮廓检测中，噪声对检测的精度有很大的影响。因此，去除噪声和控制像素值的大小可以帮助模型聚焦于整体特征，获得更
weixin_39661589·2023-11-30 23:57

OpenCV快速入门【完结】：总目录——初窥计算机视觉

OpenCV快速入门：图像滤波与边缘检测5.OpenCV快速入门：图像形态学操作6.OpenCV快速入门：窗口交互7.OpenCV快速入门：直方图、掩膜、模板匹配和霍夫检测8.OpenCV快速入门：目标检测——轮廓检测
92岁高龄码农·2023-11-29 10:33

python-opencv轮廓检测（外轮廓检测和全部轮廓检测，计算轮廓面积和周长）

python-opencv轮廓检测（外轮廓检测和全部轮廓检测，计算轮廓面积和周长）通过cv2.findContours，我们可以进行轮廓检测，当然也有很多检测模式，我们可以通过选择检测模式，进行外轮廓检测
Mr Gao·2023-11-25 15:42

python-opencv划痕检测-续

处理的图像如下：这次划痕检测，我们经过如下几步:第一步：读取灰度图像第二步：进行均值滤波第三步：进行图像差分第四步：阈值分割第五步：轮廓检测第六步：绘制轮廓，并将过滤面积较小的轮廓，且进行轮廓填充代码如下
Mr Gao·2023-11-23 05:38

OpenCV快速入门：目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合和二维码检测

文章目录前言一、轮廓检测1.1图像轮廓的概念1.2轮廓检测算法简介1.3轮廓检测基本步骤1.4轮廓检测函数说明1.4.1轮廓发现1.4.2轮廓面积1.4.3轮廓周长1.4.4轮廓外接多边形1.4.5点到轮廓距离
92岁高龄码农·2023-11-22 00:33

竞赛 题目：基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1
iuerfee·2023-11-19 10:35

计算机视觉OpenCV(五)：图像金字塔与轮廓检测

目录图像金字塔1.高斯金字塔(GaussianPyramid)2.拉普拉斯金字塔(LaplacianPyramid)图像轮廓1.查找检测物体的轮廓2.绘制轮廓3.轮廓特征4.轮廓近似5.边界矩形6.外接圆7.扩展（画图）图像金字塔1.高斯金字塔(GaussianPyramid)首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第0层），利用高斯核（5*5）对其进行卷积，然后对卷积后的图像进行下采样（去除
Aiolei·2023-11-12 10:00

OpenCV实现手势虚拟拖拽

对手部区域进行轮廓检测，找到手的轮廓。根据手的轮廓，获取手指关键点的像素坐标。对于拖拽手势，可以关
是Dream呀·2023-11-09 17:25

Java 代码截取图片中的身份证

使用轮廓检测算法找到图片中的身份证轮廓。根据轮廓点的坐标对身份证区域进行截取。需要注意的是，该方法可能存在误差，因为图片的拍摄角度、光线等因素会影响边缘检测和轮廓检测
不卡不卡·2023-11-07 18:42

基于Python+OpenCV+PyQt5鱼群密度和速度检测系统

以下是该系统的介绍：系统流程：鱼群检测：使用OpenCV中的图像处理和计算机视觉算法，如背景建模、帧差法、轮廓检测等，对每一
雅致教育·2023-11-04 14:05

【Python】使用Opencv对图像进行边缘轮廓检测，获得轮廓面积、周长等信息（Contour Features）

目标：1.通过使用opencv获得不同物体的轮廓，以及轮廓所对应的特征，比如说面积、周长、质心、边界框等等。2.学习一些与轮廓提取有关的函数。提示：不同版本的python与opencv库可能在函数使用上有少许不同，在使用过程中如果发现不同之处，请到官网查询API：目录开始轮廓特征Moments图像的矩图像重心轮廓面积轮廓周长(弧长)轮廓近似估计(多边形逼近)凸包(ConvexHull)检查凸性最小
Seeklhy·2023-11-01 07:45

【OpenCV】C++红绿灯轮廓识别+ROS话题实现

目录前言一、背景知识Opencv轮廓检测ROS相关知识二、环境依赖三、具体实现Step1：初始化ROS，订阅话题Step2：接收话题，进入回调1.帧处理2.膨胀腐蚀处理Step3：红绿特征处理1.提取绘制轮廓
Ru1yi·2023-10-31 00:58

Python opencv的轮廓检测 基于车牌的字符分割

题目：将车牌的每个汉字和字母框出本文涉及到的函数在我的上一篇文章Pythonopencv加载、显示、保存、图像转换、轮廓检测均有提及。
Mental_Flow_·2023-10-29 07:24

python-opencv2利用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓

轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
ZJSIRANDLJ·2023-10-28 22:36

python opencv轮廓检测_OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。提示：转载请详细注明原作者及出处，谢谢！本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处
weixin_39919165·2023-10-28 22:04

【Opencv4快速入门】轮廓检测findContours

7.2轮廓检测findContours7.2.1轮廓查找findContours7.2.2轮廓绘制drawContours  图像轮廓是指图像中对象的边界，是图像目标的外部特征，这个特征对于图像分析、目标识别和理解更深层次的含义具有重要的作用
AI Chen·2023-10-28 22:26

OpenCV入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

/视频/摄像头从文件读取图片从文件读取视频读摄像头Chapter2基础函数Chapter3调整和剪裁Chapter4绘制形状和文字Chapter5透视变换Chapter6颜色检测Chapter7形状/轮廓检测
程序员_大白·2023-10-20 07:00

用Python实现答题卡识别！

2.进行轮廓检测，然后找到该图片最大的轮廓，就是答题卡部分。3.进行透视变换，以去除除答题卡外的多余部分，并且可以对答题卡进行校正。4.再次检测轮廓，定位每个选项。
qfliweimin·2023-10-10 23:49

计算机竞赛 题目：基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1
Mr.D学长·2023-10-07 20:24

【Python+OpenCV 轮廓检测 形状识别 矩形/正方形/圆】

Python+OpenCV轮廓检测形状识别矩形/正方形/圆PartⅠPartⅡPartⅠ如标题所示，终极目标是通过轮廓检测的方法，识别一副图片中的正方形、矩形、圆三种不同的形状，并在图中进行标记。
LPY。·2023-10-04 10:02

OpenCV—Python 轮廓检测 绘出矩形框

具体参考https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328
三味菜551·2023-10-02 15:23

轮廓检测及透视变换

文章目录注：代码来自b站：阿头目G#导入工具包importnumpyasnpimportargparseimportcv2##设置参数#ap=argparse.ArgumentParser()#ap.add_argument("-i","--image",required=True,#help="Pathtotheimagetobescanned")#args=vars(ap.parse_args
vsropy·2023-09-28 05:23

《Opencv计算机视觉实战》笔记_7：图像轮廓

图像轮廓检测轮廓cv2.findContours(image,mode,method)有两个返回值：contours(所有轮廓信息(list结构))和hierarchy(层级)mode——轮廓检测模式RETR_EXTERNAL
自学AI的大龄菜鸟·2023-09-22 09:50

C#使用OpenCv（OpenCVSharp）图像轮廓检测与绘制

本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv（OpenCVSharp）对图像轮廓检测与绘制。
未来无限·2023-09-19 19:37

C#使用OpenCv（OpenCVSharp）图像轮廓凸包检测与绘制

本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv（OpenCVSharp）对图像凸包轮廓检测与绘制。
未来无限·2023-09-19 19:37

实时交通标志检测和分类（附代码）

检测策略：增加视频帧的对比度和动态范围增加视频帧的对比度和动态范围使用HSV颜色范围删除不必要的颜色，如绿色使用高斯拉普拉斯算子显示对象的边缘通过二值化生成轮廓检测椭圆状和圆形状的轮廓在接下来的
阿利同学·2023-09-13 00:02

OpenCV(三十二)：轮廓检测

1.轮廓概念介绍在计算机视觉和图像处理领域中，轮廓是指在图像中表示对象边界的连续曲线。它是由一系列相邻的点构成的，这些点在边界上连接起来形成一个封闭的路径。轮廓层级：轮廓层级（ContourHierarchy）是指在包含多个轮廓的图像中，轮廓之间的包含关系和顺序关系。以下是上图中不同层级的结构关系：0：【-1，-1，1，-1】1：【2，-1，-2，0】2：【-1，1，3，0】3：【-1，-1，-1
Hdnw·2023-09-09 05:41

一个模型解决所有类别的异常检测

一种是使用传统方法，采用去噪、二值化、轮廓检测等，但传统方法很受阈值的影响，往往这张图片适用，那张图片就不行，很难调好阈值。另外一种是使用深度学习方法
jin__9981·2023-09-08 01:56

Python Opencv实践 - 轮廓特征（最小外接圆，椭圆拟合）

/SampleImages/stars.PNG")plt.imshow(img[:,:,::-1])#轮廓检测img_gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)ret
亦枫Leonlew·2023-09-06 20:09

Python Opencv实践 - 轮廓检测

importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv.imread("../SampleImages/map.jpg")print(img.shape)plt.imshow(img[:,:,::-1])#Canny边缘检测edges=cv.Canny(img,127,255,0)plt.imshow(edges,cmap=pl
亦枫Leonlew·2023-09-02 15:26
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