如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？...1、首先我们对原始图像进行预处理，将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理，最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像，我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓...，结果放到vector> contours数组中 3、遍历每一个轮廓多边形，首选计算轮廓面积，过滤那些面积特别小的轮廓（比如面积小于1000则不处理，例如上图中的那个黑色的圆点...），消除噪声；计算轮廓周长(封闭的或者非封闭的)或曲线长度，以指定精度逼近多边形曲线，计算顶点集合或灰度图像的非零像素的右上边界矩形，获取边界包围盒；然后轮廓多边形的角落（顶点）个数objCor，根据objCor...; if (area > 1000) // 过滤那些面积特别小的轮廓，消除噪声 { float peri = arcLength(contours[i], true); // 计算轮廓周长
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。...因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像。 在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。...让我们看看如何找到二进制图像的轮廓： import numpy as np import cv2 as cv im = cv.imread('test.jpg') imgray = cv.cvtColor...在此之前，代码示例中赋予它们的值将适用于所有图像。 如何绘制轮廓? 要绘制轮廓，请使用cv.drawContours函数。只要有边界点，它也可以用来绘制任何形状。...要绘制所有轮廓，请传递-1），其余参数是颜色，厚度等等 在图像中绘制所有轮廓： cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) 绘制单个轮廓，如第四个轮廓
轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。...• 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像了。 • 在OpenCV中，寻找轮廓线就像从黑色背景中寻找白色物体。所以请记住，要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。...让我们来看看如何找到二进制图像的轮廓线。...在那之前，代码样本中给它们的值对所有的图像都能正常工作。 如何绘制轮廓线？ 为了绘制轮廓线，我们使用了cv.drawContours函数。它也可以用来绘制任何形状，只要你有它的边界点。...• 绘制一幅图像中的所有轮廓线。cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) • 要画一个单独的轮廓，比如说第4个轮廓。
OpenCV 4提供了计算图像矩的moments()函数，该函数的函数原型在代码清单7-28中给出。...OpenCV 4提供了利用Hu矩进行轮廓匹配的matchShapes()函数，该函数的函数原型在代码清单7-32中给出。...parameter：特定于方法的参数（现在不支持） 该函数用于实现在图像或者轮廓中寻找与模板图像或者轮廓像素匹配的区域。函数的第一个参数是原灰度图像或者轮廓，第二个参数是模板图像或者轮廓。...函数第三个参数是两个轮廓Hu矩匹配的计算方法标志，可以选择的参数和每种方法相似性计算公式在表7-6给出。函数最后一个参数在目前的OpenCV 4版本中没有意义，可以将参数设置为0。...通过对两张图像提取轮廓并计算每个轮廓的Hu矩，之后寻找原图像和模板图像中Hu矩最相似的两个轮廓，并在原图像中绘制出相似轮廓，程序运行结果在图7-26给出。
利用图像的二进制值属性，findContours() 方法可以找到 “ 连接所有具有相同颜色或强度的连续点（沿边界）的曲线。”...以下是一些已识别的卡片轮廓，它们叠加在原始图像上。 轮廓以绘制为红色 3. 重构卡片图像 识别轮廓后，必须重构卡片的边界以标准化原始图像中卡片的角度和方向。...，以及对重构后的卡片图像进行二进制膨胀和腐蚀。...对于二值图像，腐蚀和膨胀的组合（也称为打开和关闭）用于通过消除落在相关像素 “范围” 之外的任何像素来去除噪声。在下面的例子中可以看到这一点。...→ 膨胀+腐蚀的“闭合”图像，注意噪声消除。
视觉/图像重磅干货，第一时间送达! 导读 本文将介绍使用OpenCV实现纺织物缺陷检测(脏污、油渍、线条破损缺陷)的详细步骤 + 代码。...（来源公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 机器视觉应用场景中缺陷检测的应用是非常广泛的，通常涉及各个行业、各种缺陷类型。...脏污缺陷 脏污缺陷图片如下，肉眼可见明显的几处脏污，该如何处理？ 实现步骤： 【1】使用高斯滤波消除背景纹理的干扰。...： 油污缺陷 油污缺陷图片如下，肉眼可见明显的两处油污，该如何处理？...实现步骤： 【1】将图像从RGB颜色空间转到Lab颜色空间。对于类似油污和一些亮团的情况，将其转换到Lab或YUV等颜色空间的色彩通道常常能更好的凸显其轮廓。
前言 当我们视频分析时可能图像中需要有一个文字说明，OpenCV中本身也有这个API，我们就来看看OpenCV中的图像文字输出。...OpenCV视频操作之背景消除建模（BSM）-1》，在这个基础上我们加入文字输出，看看效果。...随手势实时显示 这个显示的原理就是，首先根据图像寻找轮廓，然后根据找到的轮廓获取它的外接矩形，最后在矩形的启点上输出文字。 ? ?...i = 0; i contours.size(); ++i) { //判断轮廓大小，当大于1000时进入 if(cv::contourArea(contours[i...])>1000) { //获取轮廓矩形 cv::Rect rect=cv::boundingRect(contours[i]); //在矩形的左上角点输出文字
简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。...然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。...实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...我不知道如何输入正确的参数，我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。...第一幅图像显示最初检测到12个轮廓，聚类后只剩下4个轮廓，如第二幅图像所示。这两个小对象是由于噪声造成的，它们没有合并，因为与阈值距离相比，它们离太远。
图像分割还用于各种复杂的识别任务，例如在对道路图像中的每个像素进行分类时。...在 OpenCV 里 如果物体是白色的 背景是黑色的，就可以得到最好的轮廓检测效果。...所以在识别图像轮廓之前，我们要先为图像创建二进制阀值，这样才能用黑白像素将图像里不同的物体区分开来，然后我们用这些物体的边缘来形成轮廓。...函数会输出轮廓列表和轮廓层级,如果你有诸多轮廓彼此嵌套 那这个层级就能派上大用场,层级定义了轮廓之间的关系,详情请见文档 绘制轮廓, OpenCV 的函数 drawContours,输入的参数有图像副本...轮廓特征 每个轮廓都有许多可以计算的特征，包括轮廓的面积，它的方向（大部分轮廓指向的方向），它的周长，以及OpenCV documentation, here.中概述的许多其他属性。 ?
本文记录 OpenCV 中的轮廓查找的相关操作。 轮廓查找概述 一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。在不同情况下，这种表示方式也有所不同。有多种方式可以表示一条曲线。...轮廓层次 在了解到底如何提取轮廓之前，有必要花一些时间来理解轮廓到底是什么以及一组轮廓之间如何互相关联。...OpenCV中的连通区域分析算法，输入要求是一张二值（黑白）图像，输出是一张像素标记图，其中属于同一连通区域的非零像素都是同一定值。..., 而图像中可能存在上百、甚至上千条轮廓。...之后当你想填充一块由一条或多条轮廓包围的非凸区域时，cv2.drawContours()也很慢，而且需要收集所有包围该区域的小线段并排序。
导读 本文主要介绍如何使用 OpenCV + GrabCut实现一个文档自动扫描仪。（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 文档扫描是将物理文档转换为数字形式的过程。...让我们看看如何使用经典的计算机视觉技术创建一个简单的 OpenCV 文档扫描仪，其中输入将是我们要扫描的文档的图像，而预期的输出将是正确对齐的文档扫描图像。...它只需要在前景中的对象周围设置一个边界框，边界框之外的所有内容都被视为背景。 GrabCut 会自动消除所有背景，即使在边界框内也是如此。现在剩下的就是前景对象。...然后执行高斯模糊以去除图像中的噪声。 最后，对图像进行精确边缘检测。 此外，放大图像以获得文档的细轮廓。...这种方法的另一个限制是边缘和轮廓检测。如果背景中存在大量噪声，则会检测到许多不需要的边缘，并且在某些情况下，轮廓检测步骤可能会将这些边缘误认为是文档。
此函数创建具有两个外部轮廓和两个内部轮廓的图像。 在contours_introduction_2.py中，在将图像加载之后，我们将其转换为灰度并设置了阈值以获得二进制图像。...> image, contours, hierarchy OpenCV 提供cv2.findContours()，可用于检测二进制图像（例如，阈值运算后生成的图像）中的轮廓。...该函数实现了中通过边界进行数字化二进制图像的拓扑结构分析中定义的算法。 应当注意，在 OpenCV 3.2 之前，源图像将已被修改，并且自 OpenCV 3.2 起，在调用此函数后将不再修改源图像。...因此，我们首先计算二进制图像中轮廓的坐标： # Find contours contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL...在contours_functionality.py中，我们主要使用五个与轮廓相关的 OpenCV 函数和一个计算给定轮廓的极值的函数。
其实查找相似的东西用机器学习训练的方式处理应该是最好的，今天做的这个小练习主要是针对OpenCV的matchShapes函数的练习，正好把OpenCV的几个函数综合运用一下。 实现效果 ?...从图上我们可以看出来，通过鼠标点击找到我们要实现的轮廓，然后通过匹配轮廓把找到的轮廓在左边的图中都画出来，其中是我们点击的轮廓就红色填充，匹配的相似轮廓用的蓝色填充，就是实现的一个这样简单的效果。...综合练习知识点 # 实现的方式及用到的学习函数 1 通过点击鼠标来选中需要匹配的轮廓，所以用到了setMouseCallback函数 2 基本图像操作，灰度图，高斯模糊，形态学梯度操作 3 查找轮廓findContours...微卡智享 OpenCV的项目搭建及配置请直接看《VS2017配置OpenCV通用属性》 整个项目中，一个main.cpp的文件，一个matchShape的类，如下图： ?...测试的图像在OpenCV的源码sources/samples/data下，我用的是smarties.png那一张。
OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。 现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。...简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。 我们如何定义ROI？ 在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。...如何在框架中找到轮廓？ 对我而言，在将ROI框架设为阈值后，找到轮廓效果最佳。因此，要找到轮廓，手上的问题是- 什么是阈值？ 阈值不过是图像分割的一种简单形式。...这是将灰度或rgb图像转换为二进制图像的过程。例如 ? （这是RGB帧） ?...（这是二进制阈值帧） 因此，在对rgb帧进行阈值处理后，程序很容易找到轮廓，因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色（在简单的二进制脱粒中）或白色（在如上所述的反向二进制脱粒中），因此分割（将背景与前景即我们的对象分开
OpenCV中几何形状识别与测量 ---- 写有代码的文章、做有情怀的人 ---- 经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数...本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能： 几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆） 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前...轮廓(contours) 什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像...输入/输出的二值图像 - mode 返回轮廓的结构、可以是List、Tree、External - method 轮廓点的编码方式，基本是基于链式编码 - contours 返回的轮廓集合 - hieracrchy...多边形逼近 多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点、得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法，OpenCV中多边形逼近的函数与参数解释如下： approxPolyDP(curve, epsilon
轮廓属性 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下： 轮廓面积 轮廓周长 轮廓几何矩 轮廓的最小外接矩形...OpenCV中轮廓发现函数如下: void cv::findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray...contours: 得到的轮廓图像 hierarchy: 层次图像，根据需要提取轮廓层次信息 mode: 决定提取到层次信息内容，是多层还是单层 method: 每个轮廓的编码信息 offset: 表示轮廓偏移...综合运用代码演示 2020年 以前我分享过一些综合使用的例子，列表如下(都看过你就赢了)： 二值图像分析案例精选 OpenCV二值图像案例分析精选 | 第二期 OpenCV轮廓层次分析实现欧拉数计算...OpenCV寻找复杂背景下物体的轮廓 如何识别出轮廓准确的长和宽 OpenCV中几何形状识别与测量 OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 OpenCV直线拟合检测 OpenCV中实现曲线与圆拟合
OpenCV本身也有一个消除高亮的函数，今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用，就结果来说，有效果，但不多。...，3通道图像 mask——掩膜，1通道或3通道图像都可以 dst——生成图像，同src alpha、beta——两个参数共同决定消除高光后图像的模糊程度（范围0~2）beta越大，图片平滑越多，alpha...具体的实现思路如下： # 去高光实现步骤 1 获取图像区域，替换背景 2 二值化检测高光区域 3 查找高光区域轮廓生成掩膜 4 进行去高光操作 其实上面的步骤来说，在去高光操作最核心的两个步骤就是通过二值化检测高光区域...A 看到这里可能有人会提问，代码中threshold二值化找到的高光部分是不是直接可以当掩膜了，这个我开始也想直接这样的，省去了查找轮廓的部分，不过测试过程中直接报错了，也就是说去高光函数中掩膜区域里面只能是矩形...; //输出图像 Mat dst; // 极坐标变换, Size()表示OpenCV根据输入自行决定输出图像尺寸 warpPolar(src, dst, Size(0, 0), center
本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。...代码: contours.py[1] OpenCV 提供了 findContours[2] 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。 ? 我们以下图作为示例： ?...二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像： ? ? 其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见 detectron2_seg_threshold.py[3]。...模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其他模型会有只出预测掩膜的，此时想要边框就可以使用 OpenCV 来提取。...本文代码也提供了根据色域来获取红球掩膜的办法： import cv2 as cv import numpy as np # 读取图像 img = cv.imread(args.image, cv.IMREAD_COLOR
那如何识别那个矩形框呢？我们可以看到，左下角的红色里面包裹这三块黑色，而右上角的红色里面仅包含着一块黑色。这就是我们来识别的依据了！ 但为什么要以此为依据呢？...2@contours：检测到的轮廓，函数调用后的运行结构存在这里，每个轮廓存储为一个点向量，即用point类型的vector表示。 3@hierarchy：可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。...6@offset：每个轮廓点的可选偏移量，有默认值Point()，对ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数便可排上用场。...上图中，蓝色框是我们检测出来的父轮廓，轮廓1里面有一个黑洞，也就是包含一个内嵌轮廓，而2中没有内嵌轮廓，3中有三个内嵌轮廓。 而我们要检测的就是轮廓1的内嵌轮廓。...但opencv中没有直接数父轮廓里所包含内嵌轮廓个数的函数。怎么办呢？ 我们就检测子轮廓（内嵌轮廓），检测到一个子轮廓，就将其父轮廓对应的数组元素加1。
OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配 导语 轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。...在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。...计算轮廓匹配 match = cv2.matchShapes(reference_contours[0], target_contours[0], cv2.CONTOURS_MATCH_I1) 在上述示例中...总结 通过本文的介绍，你已经了解了使用 OpenCV 进行轮廓特征提取和轮廓匹配的基本步骤。...通过提取轮廓特征并比较轮廓之间的相似度，我们可以实现对图像中目标区域的定量分析和比较。 祝你在使用 OpenCV 进行轮廓特征和轮廓匹配的过程中取得成功！
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