轮廓检测也可以检测边缘的轮廓 轮廓面积 轮廓面积是重要的统计特性之一 通过轮廓面积大小 可以进一步分析每个轮廓隐含的信息 如通过 轮廓面积区分物体大小 识别不同的物体 轮廓面积是指每个轮廓中的所有像素围成的区域面积 单位为像素 opencv提供了计算面积函数retval=cv.contourAread(contours,oriented)contours是一个轮廓上面
想要实现轮廓检测,首先需要对图像进行预处理。依次为: 图像灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀。 然后,用函数findContours()检测轮廓。 最后,用函数drawContours()绘制轮廓。 函数 findContours() void cv::findContours ( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int metho...
4. 使用findContours函数检测轮廓 现在,我们使用findContours函数在边缘图像上检测轮廓。这个函数会返回轮廓点和轮廓的层次结构(如果需要的话)。 python # 检测轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.RETR_TREE表示以树状结构返回轮廓,cv2.CHAIN_APPROX_SIMP...
1.轮廓边界框 物体的轮廓检测会根据无意的形态进行边界提取,常用的边界提取有矩形框、圆形框、椭圆型等提取操作。Opencv提供了大量的轮廓、边缘即边界检测的相关函数,函数approxPolyDP()表示对多边形曲线做近似;函数boundingRect()表示计算并返回包围轮廓点集中的最小矩形,函数 minENclosingCircle()表示计算完全包围已有轮...
OpenCV是一个巨大的开源库,广泛用于计算机视觉,人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别,物体检测,人类活动识别,物体跟踪等。 现在,假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此,代替处理整个框架,如果可以在框架中定义一个子区域并将其...
OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的,因此我们感兴趣的是对...
轮廓可以简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或者亮度。轮廓是形状分析和目标检测与识别的有效工具。 为了获得更好的准确性,使用二值图像。因此,在找到轮廓之前,应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像。