OpenCV Python:语音气泡形状的封闭轮廓近似

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。Python是一种广泛使用的编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的第三方库支持。

语音气泡形状的封闭轮廓近似是指通过OpenCV和Python对语音气泡形状的图像进行处理，找到其封闭轮廓并进行近似。

在OpenCV中，可以使用findContours函数找到图像中的轮廓。然后，可以使用approxPolyDP函数对轮廓进行近似，以减少轮廓的点数，从而得到更简化的轮廓表示。

语音气泡形状的封闭轮廓近似的应用场景包括语音波形分析、语音信号处理、语音识别等领域。通过对语音气泡形状的封闭轮廓进行近似，可以提取出语音信号的关键特征，进而进行后续的分析和处理。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方法和推荐产品可能因实际需求和情况而有所不同。

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基于Python的OpenCV轮廓检测聚类

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。...一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。...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。

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opencv(4.5.3)-python(十九)--轮廓线的特征

第二个参数指定形状是一个封闭的轮廓（如果传递的是True），还是只是一条曲线。 perimeter = cv.arcLength(cnt,True) 4....轮廓逼近它根据我们指定的精度，将一个轮廓形状逼近到另一个顶点数量较少的形状。它是Douglas-Peucker算法的一个实现。...为了理解这一点，假设你试图在图像中找到一个正方形，但由于图像中的一些问题，你没有得到一个完美的正方形，而是一个 "坏形状"（如下图所示）。现在，你可以用这个函数来近似地处理这个形状。...在这个函数中，第二个参数叫做epsilon，它是轮廓到近似轮廓的最大距离。它是一个精度参数。为了得到正确的输出，需要明智地选择epsilon。...第三张图显示的是epsilon为弧长的1%时的情况。第三个参数指定曲线是否是封闭的。 5. 凸面体凸面体看起来与轮廓逼近相似，但它不是（两者在某些情况下可能提供相同的结果）。

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VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

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OpenCV-简易答题卡识别

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python 生成任意形状的凸包图代码

一、效果图：在左图的白色区域周围，画任意形状的凸包图。 ?...python 轮廓特征/凸包/外接矩形/外接圆/拟合矩形/拟合直线/拟合圆 Contour Features 1 图像的矩 cv2.moments() 图像的矩可以帮助计算物体的某些特征，如对象的质心...oriented]) 3轮廓周长 cv2.arcLength(curve, closed) 第二个参数指定形状是否为闭合轮廓 4轮廓近似它根据我们指定的精度将轮廓形状近似为具有较少顶点数的另一个形状...cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed[, approxCurve]) 第二个参数epsilon，它是从轮廓到近似轮廓的最大距离.第三个参数指定曲线是否闭合....以上这篇python 生成任意形状的凸包图代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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OpenCV 轮廓检测

, //获取轮廓的方法（这里获取所有轮廓） CV_CHAIN_APPROX_NONE); //轮廓近似的方法（这里不近似，获取全部轮廓 //画出轮廓 ...OpenCV提供了很多函数，我们展示其中的几个： [cpp] view plain copy //轮廓的形状描述子 //外接矩形 Rect r0 = boundingRect(Mat(...其实，OpenCV还提供了许多其他的形状描述子，比如函数cv::minAreaRect计算了最小外界倾斜的矩形。函数 cv::contourArea估计轮廓区域的面积（里面的像素数）。...fitEllipse，返回值也是RotatedRect，可以用ellipse函数画出对应的椭圆如果想根据多边形的轮廓信息得到多边形的多阶矩，可以使用类moments，这个类可以得到多边形和光栅形状的3...如果想获得一点与多边形封闭轮廓的信息，可以调用pointPolygonTest函数，这个函数返回值为该点距离轮廓最近边界的距离，为正值为在轮廓内部，负值为在轮廓外部，0表示在边界上。

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OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一

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。...轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。注意稍后我们将详细讨论第二和第三个参数以及有关层次结构。...它的第一个参数是源图像，第二个参数是应该作为Python列表传递的轮廓，第三个参数是轮廓的索引（在绘制单个轮廓时有用。...轮廓近似方法这是cv.findContours函数中的第三个参数。它实际上表示什么？上面我们告诉我们轮廓是强度相同的形状的边界。它存储形状边界的(x,y)坐标。但是它存储所有坐标吗？...这是通过这种轮廓近似方法指定的。如果传递cv.CHAIN_APPROX_NONE，则将存储所有边界点。但是实际上我们需要所有这些要点吗？例如，您找到了一条直线的轮廓。

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基于OpenCV实战：车牌检测

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【从零学习OpenCV 4】轮廓外接多边形

由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。...本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。...矩形是常见的几何形状，矩形的处理和分析方法也较为简单，OpenCV 4提供了两个函数求取轮廓外接矩形，分别是求取轮廓最大外接矩形的boundingRect()函数和求取轮廓最小外接矩形的minAreaRect...最小外接矩形的四个边都与轮廓相交，该矩形的旋转角度与轮廓的形状有关，多数情况下矩形的四个边不与图像的两个轴平行。...epsilon：逼近的精度，即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。 closed：逼近曲线是否为封闭曲线的标志， true表示曲线封闭，即最后一个顶点与第一个顶点相连。

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干货 | 轮廓逼近原理与OpenCV应用（附Python-OpenCV文档下载）

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基于OpenCV的特定区域提取

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。...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....逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（

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Python OpenCV findContours()函数与drawContours()函数用法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。我用的Python3.6，OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样，OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。...本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。简单说一下这俩个函数用法。函数cv2.findContours()有三个参数。第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。...在这幅图中，给这几个形状编号为 0-5。 2 和 2a 分别代表最外边矩形的外轮廓和内轮廓。在这里边轮廓 0， 1， 2 在外部或最外边。...最后轮廓4,5 是轮廓 3a 的子轮廓，成为（组织结构） 4 级（最后一级）。按照这种方式给这些形状编号。而在OpenCV有哪些参数可选呢？ RETR_LIST 从解释的角度来看，这中应是最简单的。...并且在OpenCV中查找轮廓就像在黑色背景中找白色背景，所以要找的物体应该是白色，而背景是黑色（来源于OpenCV官方教程中文版）。

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总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...使用Canny算法的边缘检测输出请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。...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....逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版

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C++ OpenCV图像的矩

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opencv 9 -- 轮廓找和画

1 什么是轮廓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，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测 –查找轮廓的函数会修改原始图像 –如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中 –在 OpenCV...有三个参数 –第一个是输入图像 –第二个是轮廓检索模式 –第三个是轮廓近似方法返回值有三个 –第一个是图像 –第二个是轮廓 –第三个是(轮廓的)层析结构轮廓(第二个返回值)是一个...Python 列表，其中存储这图像中的所有轮廓每一个轮廓都是一个 Numpy 数组，包含对象边界点(x，y)的坐标 2 怎样绘制轮廓函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓...， –第二个参数是轮廓，一个Python 列表。

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cv2.drawContours

查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。...返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。轮廓（第二个返回值）是一个Python列表，其中储存这图像中所有轮廓。...它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个python列表，第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为-1时绘制所有轮廓）。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。...perimeter = cv2.arcLength(cnt,True)2.4轮廓近似将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状，新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定，使用的Douglas-Peucker...假设我们要在一幅图像中查找一个矩形，但是由于图像的种种原因我们不能得到一个完美的矩形，而是一个“坏形状”，现在就可以使用这个函数来近似这个形状，第二个参数是epsilon，它是从原始轮廓到近似轮廓的最大距离

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14: 轮廓特征

目标计算物体的周长、面积、质心、最小外接矩形等 OpenCV函数：cv2.contourArea(), cv2.arcLength(), cv2.approxPolyDP() 等教程在计算轮廓特征之前...轮廓周长 perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) # 585.7Copy to clipboardErrorCopied 参数2表示轮廓是否封闭，显然我们的轮廓是封闭的...其中，参数3是匹配方法，详情可参考：ShapeMatchModes，参数4是OpenCV的预留参数，暂时没有实现，可以不用理会。...形状匹配是通过图像的Hu矩来实现的(cv2.HuMoments())，大家如果感兴趣，可以参考：Hu-Moments 练习前面我们是对图片中的数字3进行轮廓特征计算的，大家换成数字1看看。...（选做）用形状匹配比较两个字母或数字（这相当于很简单的一个OCR噢）。

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【黄啊码】如何用python识别图像

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OpenCV 轮廓 —— 轮廓分析

本文记录 OpenCV 中的轮廓分析的相关操作。多边形逼近当我们绘制一个多边形或进行形状分析时，通常需要使用多边形逼近一个轮廓，使顶点数变少。...有多种方法可以实现这个功能，OpenCV实现了其中的两种逼近方法。 Douglas-Peucker(DP) 逼近算法该算法首先从轮廓(图B)中挑出两个最远的点，将两点相连(图C)。...这是原始曲线与其近似值之间的最大距离。 closed[, # 如果为真，则近似曲线是闭合的（它的第一个和最后一个顶点是连接的）。否则，它不会闭合。...这可能包括长度或其他一些反应轮廓整体大小的量度。另一个有用的特性是轮廓矩(contour moment)可以用来概括轮廓的总形状特性，这部分我们在下一节讨论。.../tree/master/OpenCV/Chapter 14 参考资料《学习OpenCV》第十四章

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