(1)轮廓检测:cv2.findContours();(2)轮廓绘制:cv2.drawContours();(3)轮廓近似:cv2.approxPolyDP();(4)面积计算:cv2.contourArea();(5)周长计算:cv2.arcLength();(6)外接矩形:cv2.rectangle();(7)外接圆:cv2.circle() 在开始前,先导入需要用到的库文件以及图像数据,定义一个图像显示函数,方便后续绘图。
5. 找到最小外接矩形 根据找到的轮廓,我们可以找到最小外接矩形,代码如下: # 找到最小外接矩形rect=cv2.minAreaRect(contours[0])box=cv2.boxPoints(rect)box=np.int0(box) 1. 2. 3. 4. 6. 显示结果 最后,我们将找到的最小外接矩形绘制在原图上,并显示结果,代码如下: # 绘制最小外接矩形cv2.drawCo...
一、简介 二、轮廓最小外接矩形的绘制 1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 using namespace cv; 3 4 void main() 5 { 6 //轮廓最小外接矩形的绘制 7 Mat srcImg = imread("E:/
1、最小外接矩形 轮廓最小外接矩形 --- minAreaRect(InputArray points); 1CV_EXPORTS_W RotatedReect minAreaRect(InputArray points); points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vector 返回值: RotatedRect类矩形对象, 外接旋转矩形主要成员有center、size、 angle、points 在opencv中,坐标的原点在左上...
在上一篇博客中,我们讨论了图像矩以及如何从中提取不同的轮廓特征(例如面积、质心等)。这里我们将学习如何围绕感兴趣区域绘制最小面积矩形。这是使用轮廓时最常见的任务之一。最小面积矩形 从名称中可以清楚地看出,边界矩形是用最小面积绘制的。正因为如此,还考虑了旋转。下图显示了 2 个矩形,绿色的是正常边界...
在OpenCV中,计算一个区域的最小外接矩形可以通过以下几个步骤实现: 1. 首先,我们需要获取目标区域的轮廓。轮廓是由一系列连续的点组成的曲线,可以用来描述目标的边界。在OpenCV中,可以使用函数findContours来查找图像中的轮廓。这个函数会返回一个轮廓的列表,每个轮廓由一系列点的坐标组成。 2. 接下来,我们可以使用函...
2.轮廓外接最小矩形minAreaRect() RotatedRect cv::minAreaRect ( InputArray points ) array:输入的灰度图像或者2D点集,数据类型为vector<Point>或者Mat。 示例代码: //轮廓最小外接矩阵void Contour_external_minmatrix(Mat image){Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化GaussianBlur(...
3. 使用minAreaRect方法求轮廓的最小外接矩形,转化求得矩形的四个顶点坐标,并绘制矩形; 4. 使用minEnclosingCircle方法求轮廓的最小外接圆,获取圆心和半径信息,并绘制圆; 原始图像: 最小外接矩: 最小外接圆: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
在OpenCV中,我们可以使用函数来找到对象的轮廓,并绘制这些轮廓的最小外接矩形。以下是基本步骤和原理: 1.图像二值化:在应用寻找轮廓的算法之前,通常需要将图像转换为二值图像。这可以通过设定一个阈值来实现,所有低于这个阈值的像素被设定为黑色,所有高于这个阈值的像素被设定为白色。 2.寻找轮廓:在二值图像中,...
步骤:将一幅图像先转灰度,再canny边缘检测得到二值化边缘图像,再寻找轮廓,轮廓是由一系列点构成的,要想获得轮廓的最小外接矩形,首先需要得到轮廓的近似多边形,用道格拉斯-普克抽稀(DP)算法,道格拉斯-普克抽稀算法,是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。