什么是轮廓？ 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 ...

轮廓检测： 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点，比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。 一．关键函数1.1 cvFindContours函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。函数原型：int ...

前面在图像转换的时候学到canny算子,可以检测出图像的轮廓信息,但是,该算子检测到的轮廓信息还需要我们手动的用眼睛去识别,而实际工程应用中,我们需要得到轮廓的具体数学信息,这就涉及到今天的主题,图像轮廓检测. 一.图像轮廓检测 在opencv中,轮廓对应 ...

在图像处理中，我们通常需要将原图像与处理后的图像放在同一个窗口显示，这样便于比较。 首先，需要介绍Numpy中的两个函数：hstack()、vstack()。 函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。看下面的代码体会 ...

目录 1. 高斯模糊：cv2.GaussianBlur()   主要记录Python-OpenCV中的图像模糊操作； 1. 高斯模糊：cv2.GaussianBlur() 使用： ...

　　整体思路： 　　1.原图灰度化　　 　　2.灰度图截取mask区域　　 　　3.mask区域二值化　　 　　4.二值化图像运算（开运算）　　 　　5.原灰图轮廓提取　 　　6.不规则轮廓校准（外接矩形/内接矩形） 注：代码依次头尾连接哦！ 0.第三方库导入 ...

Python-Opencv 轮廓常用操作 1.颜色空间转换 使用cv2.cvtColor(input_image ，flag)，flag为转换类型 常用的转换类型有： BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY BGR和HSV的转换使用 ...

　　对于一般的图像提取轮廓，这篇博文介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。 　　比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多： 　　所以本文增加了去掉噪声的部分。 　　首先加载原始图像，并显示图像 　　然后进行低通滤波 ...