1、首先我们对原始图像进行预处理,将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理,最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像,我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓,结果放到vector<vector<Point>> contours数组中 3、遍历每一个轮廓多边形,首选计算轮廓面积,过滤那些面积特别小...
提取轮廓主要用的函数是cv2.findContours(),它主要有以下参数: 第一个参数是需要寻找轮廓的图像 第二个参数是轮廓的检索模式,有以下四种 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上面的一层是外边界,里面的一层为内孔的边界信息。 cv.RETR...
OpenCV(C++版)轮廓(contour)检测 findContours和drawContours的例子:来自 #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { Mat src; // the first command-line parameter must be a filename of the binary (black-n...
,但更常用的是二值图像,一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像 2️⃣contours: 定义为“vector<vector<Point>> contours”,是一个向量,并且是一个双重向量,向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量,每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓,向量contours就有多少元素 ...
一.使用Opencv进行轮廓检测! 二. 开始编写代码 三. 字符提取 四. 文字识别 一.使用Opencv进行轮廓检测! 所需函数: 1. cvFindContours 函数功能:从二值图像中检索轮廓,并返回检测到的轮廓的个数 函数原型: int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, ...
cv2.RETR_CCOMP:检测所有的轮廓,并将其组织为两级层次结构。顶层为连通域的外围边界,次层为连通域的内围边界。 cv2.RETR_TREE:检测所有的轮廓,并将其组织为树形结构。 method:轮廓的近似方法。可以选择的方法包括: cv2.CHAIN_APPROX_NONE:保存所有的轮廓点。
opencv 查找轮廓关键点 opencv轮廓检测 根据第一篇创建项目并添加两个文件 一.程序1 程序一:自己绘制简单的几何图形并检测轮廓 // 8Contours1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;...
intmode = CV_RETR_EXTERNAL;// 轮廓检测模式 //mode表示轮廓的检索模式 // CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 // CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 // CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。
检测所有的轮廓,包括内围、外围轮廓,但是检测到的轮廓不建立层级关系,这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓,所以hierarch[i]向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1。 RETR_CCOMP(not recommended)(索引顺序:由内到外,从右下到左上) ...