轮廓专题
OpenCV结构分析与形状描述符（10）检测并提取轮廓函数findContours()的使用
操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 在二值图像中查找轮廓。 该函数使用算法 253从二值图像中检索轮廓。轮廓是有用的工具，可用于形状分析和对象检测与识别。参见 OpenCV 示例目录中的 squares.cpp。 findContours 是 OpenCV 库中的一个重要函数
OpenCV结构分析与形状描述符（9）检测轮廓相对于其凸包的凹陷缺陷函数convexityDefects()的使用
操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 查找一个轮廓的凸性缺陷。 下图显示了一个手部轮廓的凸性缺陷： convexityDefects 是 OpenCV 库中的一个函数，用于检测轮廓相对于其凸包的凹陷缺陷。这个函数可以帮助识别轮廓中的凹进去的部分，通常被用来分析手部或其他物体的形状
OpenCV结构分析与形状描述符（7）计算轮廓的面积的函数contourArea()的使用
操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 计算轮廓的面积。 该函数计算轮廓的面积。与 moments 类似，面积是使用格林公式计算的。因此，返回的面积与你使用 drawContours 或 fillPoly 绘制轮廓时的非零像素数量可能会不同。此外，对于自相交的轮廓，该函数很可能会给
div+css之CSS 文本设置 CSS 字体设置 CSS 列表设置 CSS 表格设置 css outline轮廓
1、CSS 文本设置： CSS 文本属性 属性 描述 color 设置文本颜色 direction 设置文本方向。 line-height 设置行高。 letter-spacing 设置字符间距。 text-align 对齐元素中的文本。 text-decoration 向文本添加修饰。 text-indent
传统CV算法——轮廓性质算法实战
近似轮廓寻找 cv2.approxPolyDP 函数简介 cv2.approxPolyDP 是 OpenCV 中用于多边形逼近的函数。它基于 Ramer-Douglas-Peucker 算法，通过对曲线或多边形进行抽象，来近似表示其形状。这个函数通常用于简化轮廓，使得复杂的轮廓用较少的顶点来表示，方便后续的处理和分析。 函数原型 cv2.approxPolyDP(curve, epsilo
《深度学习》OpenCV 图像轮廓检测、轮廓处理及代码演示
目录 一、图像轮廓检测 1、边缘检测和轮廓检测 2、常用的图像轮廓检测方法包括： 1）基于梯度的方法 2）基于边缘检测器的方法 3）基于阈值的方法 3、查找轮廓的函数 4、轮廓的绘制 5、轮廓特征 1）轮廓面积 2）轮廓周长 6、轮廓近似 7、模型匹配 二、轮廓检测实现 1、查找轮廓API解析 1）用法 2）参数img ：需要实现轮廓检测的原图 3）参数mode
OpenCV与EmguCV中的图像轮廓提取
http://blog.csdn.net/u013162930/article/details/51941531 轮廓是图像中表示边界的一系列点的集合。 虽然边缘检测算法可以根据像素间的差异检查出轮廓边界的像素，但是它并没有把轮廓做为一个整体表示出来。所以下一步工作是把这些边缘检测出来的像素组装成轮廓。 openCV中可以用findContours()函数来从二值图像中提取轮廓。 o
图像分割工作总结（六）opencv的轮廓矩
opencv的轮廓矩在轮廓匹配中用的比较到，在做图像分割有关工作的时候用到矩来计算闭合区域的形心，现对这个知识点做详细的探究 p+q阶原点矩和中心距： 定义： 计算： Void cvMoments（const CvArr*arr,CvMoments*moments, int binary = 0） arr：图像(1-通道或3通道，有COI设置)或者多边形(点的CvSeq或一族点的向
LE04-DG200型轮廓测量仪
1.LE04-DG200型轮廓测量仪基本原理： 蓝鹏轮廓测量仪采用均布的4只二维激光测量传感器测量轧材截面，4只传感器包容轧材整个截面，真正做到无盲区测量。 2.LE04-DG200型轮廓测量仪产品简介 蓝鹏轮廓仪的应用范围可以使任何截面形状的轮廓，如圆形、方形、螺纹钢、六角形、轨梁、T型、H型和其他长材产品。同时，全覆盖的测量方式使得设备可以对轧材表面的折叠、翘曲、凹坑、凹槽、凸耳等缺陷，进行定
基于深度学习的轮廓检测
基于深度学习的轮廓检测 轮廓检测是计算机视觉中的一项关键任务，旨在识别图像中物体的边界或轮廓。传统的轮廓检测方法如Canny边缘检测和Sobel算子依赖于梯度计算和阈值分割。而基于深度学习的方法通过训练神经网络来自动学习图像中的轮廓特征，能够在复杂背景和噪声条件下实现更精确和鲁棒的检测效果。 深度学习在轮廓检测中的优势 自动特征提取：深度学习模型能够自动从数据中学习多层次的特征表示，而不需要
OpenCV轮廓、多边形逼近、关键点、周长和面积、边界框、矩、轮廓树、凹凸包、几何直方图、匹配
1.轮廓的多边形逼近 2.轮廓的关键点 3.轮廓的周长和面积 4.轮廓的边界框 5.轮廓的矩 6.轮廓的轮廓树 7.轮廓的凸包和凸缺陷 8.轮廓的成对几何直方图 9.轮廓的匹配 轮廓的特性： 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。 多边形逼近的目的是为了减少轮
提取轮廓函数 cvFindContours ---OpenCV
提取轮廓在OpenCV里有一个函数 cvFindContours http://www.myexception.cn/internet/1450415.html [cpp] view plaincopyprint?int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,int header_
【SkiaSharp绘图08】SKPaint方法：自动换行、是否乱码、字符偏移、边界、截距、文本轮廓、测量文本
文章目录 SKPaint方法BreakText 计算指定宽度内可绘制的字符个数ContainsGlyphs字体是否包含文本字符(是否会乱码)GetGlyphOffsets 字符偏移量GetGlyphPositions 偏移坐标GetGlyphWidths 每个字符的宽度与边界GetHorizontalTextIntercepts 轮廓截距GetPositionedTextIntercepts
opencv轮廓检测之FindContours函数算法解释
在检测物体的轮廓时，我们通常会使用到opencv中的findcontour和drawcontour，比较常用而且效果不错。 1985年，satoshi suzuki发表了一篇论文，Topological structural analysis of digitized binary images by border following，他介绍了两种算法来实现轮廓的提取，当然输入的图像是二值图像。
OPenCV实现把人形轮廓画在实时视频画面中
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:Visual Studio Code编程语言：C++11 1.功能描述 当你从摄像头读取实时视频时，如果想在视频的画面中画一个方框，或者是画一个圆，是很简单的事情，可是当我在一张图上画了一个人形站立的轮廓，要求你把这个轮廓显示在实时的视频画面中，你该怎么做呢？简单的说，第一步：把第一张图的轮廓找出来，保存好，第二部，打
基于新型切片轮廓转换超分辨率的深度生成网络的高分辨率3D MRI重建
高分辨率磁共振成像(MRI)序列，如3D Turbo或快速自旋回波(TSE/FSE)成像，在临床上备受欢迎，但在转换成首选方向时往往因扫描时间过长而产生模糊问题。因此，常常采用多层面二维(2D)TSE成像，因其高平面分辨率而被广泛使用，但在临床上由于体素拉长和由于阶梯状伪影而导致的横向分辨率不佳，以及由于无法生成多平面重建而受到限制。因此，需要在不同的正交成像平面上获取多个2D TSE扫描，而这样
opencv c++ 检测图像尺寸大小，标注轮廓
1. 项目背景 本项目旨在开发一个图像处理程序，通过使用计算机视觉技术，能够自动检测图像中物体的尺寸并进行分类。项目利用了开源的计算机视觉库 OpenCV，实现了图像的灰度处理、二值化、轮廓检测、边界框绘制以及尺寸分类等功能。通过这些功能，可以为用户提供一个便捷的工具，用于快速了解图像中物体的大小信息。 2. 技术与工具 编程语言： C++主要库： OpenCV（版本1460）开发环境：
OpenCV查找图像中的轮廓并且展示
1、查找轮廓随机用不同的颜色画出 import cv2import numpy as npdef get_contour_colors(num_contours):# 定义颜色表 (BGR 格式)colors = [(255, 0, 0),(255, 50, 0),(255, 100, 0),(255, 150, 0),(255, 200, 0),(255, 255, 0),(200, 25
Opencv-python接口:轮廓检测
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
opencv 皮肤检测 椭圆模型+轮廓去噪
一、经过前人学者大量的皮肤统计信息可以知道，如果将皮肤信息映射到YCrCb空间，则在CrCb二维空间中这些皮肤像素点近似成一个椭圆分布。 如果我们得到了一个皮肤CrCb的椭圆，我们只需判断它是否在椭圆内（包括边界），如果是，则可以判断其为皮肤，否则就是非皮肤像素点。 void ellipse(Mat& img, Point center, Size axes, double angle,
python实现opencv学习二十：轮廓发现
代码如下： # -*- coding=GBK -*-import cv2 as cvimport numpy as np#轮廓发现def contous_image(image):dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshol
【三维模型采集设备】轮廓扫描仪介绍
文章目录 一、声明二、轮廓扫描仪的分类1.1 按工作原理分类1.2 按应用场景分类1.3 按扫描精度分类1.4 按扫描方式分类1.5 按测量方式来分类 三、问答2.1 激光轮廓扫描仪采用红光、绿光和蓝光各有什么优缺点？ 一、声明 本帖信息来自对网上信息的汇总，如有一些名词不准确，还望读者指正！ 二、轮廓扫描仪的分类 轮廓扫描仪可以根据多种标准进行分类，主要包括按工作原理、应
按尺寸筛选轮廓图中的轮廓
1.按短边筛选 原始轮廓图： import cv2import numpy as np# 读取轮廓图contour_image = cv2.imread('..\\IMGS\\pp_edge.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用cv2.findContours()函数获取所有轮廓contours, _ = cv2.findContours(contour_
opencv 学习之 轮廓操作笔记（一）
1、轮廓之外的区域像素置0 根据最小外接矩形，仿射变换至无偏转矩形。外接矩形结构体导出顶点是按顺时针结构排列的，但是起点不定。 int SetExcludeRectZero(Mat & gray, RotatedRect rect){Point2f vertex1[4], vertex2[4]; //定义外接矩形的4个顶点 //定点的排序为逆时针rect.points(ve