cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息 返回值: contours:一个列表,每一项都是一个轮廓,不会存储轮廓所有的点,只存储能描述轮廓的点 hierarchy:一个ndarray, 元素数量和轮廓数量一样, 每个轮廓contours[i]对应4个hierarch...
可以通过OpenCV来有效地计算一个近似多边形。为了计算凸形状,需要利用cv2.convexHull来处理获取的轮廓信息。 image:输入/输出图像,指明在哪个图像上绘制轮廓。并且该函数会修改源图像image。 contours:使用findContours检测到的轮廓数据,传入一个list。 contourIdx:绘制轮廓的索引变量(表示绘制第几个轮廓),如果为负值则绘制...
轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储,除此也得到一个图像的拓扑信息,即一个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓等的索引编号。 1.1 查找轮廓 在OPenCV中查找轮廓的API: binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(img,...
使得这些点到直线的距离之和最小;考虑到一些本不应该存在的点对直线拟合产生的干扰,通常也可以使用加权最小二乘,让权值与点到直线的距离成反比。OpenCV提供fitLine函数来进行直线拟合。让我们看一个例子: 首先我们得有一个看起来分布在一条直线上的点集。我们这里通过用前面检测出的直线的第一条与canny检测出的轮...
OpenCV-Python教程(9、使用霍夫变换检测直线) Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线,同时也可以将其扩展,以用来检测图像中简单的结构。 1. 变换图示 霍夫直线检测的两种方法 1.获取灰度图像 2.canny边缘检测 3.获取霍夫直线信息 ...
利用命令行参数传递读取图像（可以是彩色图像或灰度图像），对给定命令行参数的整数值进行减色。在OpenCV...
二十四、轮廓发现 二十五、对象测量 二十六、膨胀和腐蚀 二十七、开闭操作 二十八、其他形态学操作 二十九、分水岭算法(基于距离变换) 三十、人脸检测 三十一、识别验证码 二十二、直线检测 使用了霍夫变换,具体可以查阅其他资料了解 介绍使用的三个函数: (1)HoughLines() ...
java-web方式演示opencv图像处理的相关知识,从安装开始,和大家一起学习记录OpenCV的相关知识如图像二值化、圆检测、直线检测、灰度直方图、形态学变换、轮廓识别、模板匹配等等,直至最终一个简单但完整DEMO的实现(答题卡识别)。 展开 收起 暂无标签 Java 等3 种语言 MIT 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 ...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
利用命令行参数传递读取图像（可以是彩色图像或灰度图像），对给定命令行参数的整数值进行减色。在OpenCV...