findcontours函数原理 1. 基本作用 findContours函数是OpenCV库中用于在二值化图像中查找轮廓的重要工具。该函数能够识别并返回图像中所有的轮廓,并以一种易于处理的数据结构(如std::vector<std::vector<cv::Point>>)存储。这些轮廓通常用于形状分析、目标检测和图像分割等计算机视觉任务。 2. 具体应用...
findContours函数用来处理图像,再结合其他算法,可以构成一种较高效的面部识别系统。这种系统的实现过程是,首先使用findContours函数提取轮廓,通过轮廓提取出来的特征,结合其他特征,比如脸部的眼睛和鼻子等,最后结合人脸识别的算法,将提取的特征进行重新组合,从而能够实现面部识别系统。 2.势识别 势识别也可以使用findContours函...
1、轮廓的查找——cv::findContours() 函数cv::findContour是从二值图像中来计算轮廓的,它可以使用cv::Canny()函数处理的图像,因为这样的图像含有边缘像素;也可以使用cv::threshold()或者cv::adaptiveThreshold()处理后的图像,其边缘隐含在正负区域的交界处。 轮廓的层级结构 下左图所示findCountour()的基本功能,...
findContours函数的各参数就探讨到此,其他参数配置的情况大同小异。值得关注一下的是绘制轮廓的函数 drawContours中最后一个参数是一个Point类型的offset,这个offset跟findContours函数中的offset含义一致,设置之 后所绘制的轮廓是原始轮廓上所有像素点加上该偏移量offset后的效果。 当所分析图像是另外一个图像的ROI的时候,...
OpenCV Findcontours( ) 函数原理出自于该论文的算法: Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following 文章传送门:http://pdf-s3.xuebalib.com:1262/1ftg5E69C3uX.pdf 最近读了这篇论文并尝试复现,并填了论文里面没提到的一个小坑,整理了一下算法论文和思路,并附上python代码,如...
OpenCV的Findcontours()函数原理来源于一篇名为《Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following》的论文。该论文详细介绍了算法的实现，并提供了算法的源代码。在论文中，对于一些关键定义进行了阐述：1. 轮廓点：在一个4-或8-邻域内，如果存在一个像素为0的点，则该点...
它的工作原理是通过对图像进行分割, 然后检测连接的轮廓来实现的。 findContours 函数从输入图像中构建一个拓扑结构。拓扑结构是一 种图形表示,它把图像中的物体看作一系列的点,并且这些点之间 可能有连接。拓扑结构可以用来描述物体的形状和结构,因此,它 是用来检测轮廓的理想工具。 接下来,findContours 函数根据拓扑...
OPENCV 中的轮廓提取函数findContours。 所实现的算法是 来自于 Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing... OpenCV 之 图像分割 (一)
opencv findChessboardCorners函数原理 opencv findcontours原理,opencvdrawContours的工作原理:基于扫描线的多边形填充算法CollectPolyEdges收集多边形边缘FillEdgeCollection填充多边形边缘StructuralAnalysisandShapeDescriptors—OpenCV2.4.13.7documentationopencv文