opencv凸包轮廓检测 / 张生荣

OpenCV 轮廓检测的实现方法

轮廓概述轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或 ...

图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘,而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系. 带有结构关系的边缘检测,这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系. 图为一个具有4个不连通边缘的二值化 ...

目录 1.凸包检测与凸缺陷定义 2.opencv相关实现函数 3.代码实践 4.总结 1.凸包检测与凸缺陷定义凸包是将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点击中所有的点.物体的凸包检测常应用在 ...

首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有 ...

图像的轮廓检测,如计算多边形外界.形状毕竟.计算感兴趣区域等. Contours : Getting Started 轮廓简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度. 轮廓是 ...

边缘检测 Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化. Canny边缘检测器算法基本步骤: 平滑图像: ...

要想实现轮廓检测,首先我们需要对待检测的图像进行图像处理: 图像灰度化.高斯滤波.Canny 边缘检测.边缘检测放大处理.提取轮廓. 一.实现简单的全图型检测即只要将drawContours第三个参 ...

目录函数原型参数说明测试代码测试效果补充函数原型 cv::Rect boundingRect( InputArray array ); 参数说明输入:InputArray类型的array ...

前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测,本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形: 一.代码部分: // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #in ...

图像轮廓 Contours:轮廓轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起. 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起. 注意问题 1.对象为二值图像,首先进行阈值分割或者边缘检测. 2.查找轮廓需要更改原 ...

目录 1 简介 2 传统机器视觉的手势检测 2.1 轮廓检测法 2.2 算法结果 2.3 整体代码实现 3 深度学习方法做手势识别 3.1 经典的卷积神经网络 3.2 YOLO系列 3.3 SSD 3 ...

目录 1. 轮廓识别与描绘 1.1 cv2.findComtours()方法 1.2 cv2.drawContours() 方法 1.3 代码示例 2. 轮廓拟合 2.1 矩形包围框拟合 - cv2. ...

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制 ...

轮廓:一个轮廓代表一系列的点(像素),这一系列的点构成一个有序的点集,所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集. 在opencv中,提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合(指多个有序的点集 ...

OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测,该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的.OpenCVSharp封装了这个函数,有2个参数(cont ...

由于学习需要,我想要检测出图片中的直线,并且得到这些直线的角度.于是我在网上搜了好多直线检测的代码,但是没有搜到附有计算直线倾斜角度的代码,所以我花了一点时间,自己写了一份直线检测并测出倾斜角度的代码 ...

本文实例为大家分享了python利用opencv实现颜色检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下需要实现倒车辅助标记检测的功能,倒车辅助标记颜色已经确定了,所以不需要使用深度学习的方法,那样成本太高 ...

引言在机器视觉中,有时需要对产品进行检测和计数.其难点无非是对于产品的图像分割. 由于之前网购的维生素片,有时候忘了今天有没有吃过,就想对瓶子里的药片计数...在学习opencv以后,希望实现对于维 ...

本文实例为大家分享了检测几何图形轮廓和检测花朵图形轮廓,供大家参考,具体内容如下 OpenCV绘制图像轮廓绘制轮廓的一般步骤: 1.读取图像 image = cv2.imread('image_pa ...

基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,如下图所示,对一张400*490像素的图片进行检测要接近800毫秒,所以hog+svm的方法放在视频中进 ...