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如何将缩小图像的轮廓应用于原始图像？

将缩小图像的轮廓应用于原始图像可以通过以下步骤实现：

图像轮廓提取：使用图像处理技术，如边缘检测算法（如Canny算法）或轮廓检测算法（如OpenCV中的findContours函数），从原始图像中提取出图像的轮廓。
缩小图像轮廓：对于提取出的图像轮廓，可以使用图像处理技术，如形态学操作（如腐蚀或收缩）或图像滤波算法（如高斯滤波），对轮廓进行缩小处理。这可以通过调整操作的参数来控制轮廓的缩小程度。
应用缩小的轮廓：将缩小后的轮廓应用于原始图像上，可以通过以下方法之一实现：
- 轮廓覆盖：将缩小的轮廓图像与原始图像进行像素级别的覆盖，使得原始图像中与轮廓重叠的区域受到缩小的影响。可以使用图像处理库或编程语言中的像素操作函数来实现。
- 轮廓蒙版：创建一个与原始图像相同大小的蒙版图像，将缩小的轮廓图像作为蒙版，通过将蒙版与原始图像进行像素级别的混合或遮罩操作，将缩小的轮廓应用于原始图像。

调整参数和优化：根据实际需求和效果，可以调整缩小轮廓的参数和操作，以获得更好的结果。可以尝试不同的图像处理算法、参数设置和操作顺序，进行优化和改进。

应用场景：

图像处理和计算机视觉领域：将缩小的轮廓应用于原始图像可以用于目标检测、图像分割、图像增强等应用中，以改善图像的质量和提取感兴趣的目标区域。
图像特效和艺术创作：通过将缩小的轮廓应用于原始图像，可以创建艺术效果，如卡通化效果、线条描边效果等，用于图像处理和艺术创作中。
图像压缩和存储：将缩小的轮廓应用于原始图像可以减少图像的细节和复杂性，从而实现图像的压缩和存储优化。

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相关搜索:腐蚀后重新绘制轮廓到原始图像如何将图像上对象的轮廓绘制到单独的图像中在UIPinchGestureRecognizer放大和缩小后获取原始图像大小如何将轮廓添加到图像中？查找图像Python OpenCV的轮廓确定图像中形状的轮廓使用ImageFolder加载转换后的原始图像之外的原始图像 iOS照片框架:如何将图像资源还原为原始图像原始大小的postview图像 Python连接图像上的分割轮廓如何填充图像边缘的圆轮廓？如何填充接触图像边框的轮廓？如何将已调整大小的图像坐标转换为原始图像的坐标？如何将图像的原始名称放入数组中？如何获取原始图像中裁剪图像的坐标 Wordpress为缩小大小的图像返回错误的图像URL 如何将轮廓矩形放在图像下面，如下图所示如何将二值图像中的白色像素叠加到原始图像上？CSS显示的闪烁放大缩小图像将图像缩小为矩形的算法？

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动态 | Google医疗AI成果：增强现实显微镜可实时分析病理切片

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通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...为了缩小这些间隙，并使得我们的算法更加容易的检测出条形码的“斑点”状区域，我们需要执行一些基础的形态学操作： #　构造一个闭合核并应用于阈值图片 kernel = cv2.getStructuringElement...这个核的宽度大于高度，因此允许我们缩小条形码垂直条带之间的间隙。 ? 当然，现在图片中非条形码的区域存在着很多斑点，这将会干扰轮廓的检测。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。

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总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。因此，让我们从查看输入图像开始。...最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘边缘检测过程的输出如下所示： ?...现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...用于提取我们的ROI的蒙版在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。

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基于OpenCV的条形码检测

通过本篇文章的学习，我们能学到的内容包括： 1、图像处理中常用的一些操作流程，包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀和轮廓查找等 2、更重要的一点，希望通过这个案例，能够帮助大家建立分析问题和处理问题的思路...这里，我们用Scharr算子的x方向梯度减去y方向的梯度。通过这个相减操作，我们就只剩下了高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。我们上述原始图像的梯度表示如下图所示 ?...为了缩小这些间隙，并使得我们的算法更加容易的检测出条形码的“斑点”状区域，我们需要执行一些基础的形态学操作： #　构造一个闭合核并应用于阈值图片 kernel = cv2.getStructuringElement...这个核的宽度大于高度，因此允许我们缩小条形码垂直条带之间的间隙。 ? 当然，现在图片中非条形码的区域存在着很多斑点，这将会干扰轮廓的检测。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。

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精通 Python OpenCV4：第二部分

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SEAM论文解读：弱监督语义分割的自监督等变注意力机制

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树莓派计算机视觉编程：6~10

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