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_, thresh = cv2.threshold(
img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 使用cv.RETR_CCOMP寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, 2)
# 绘制轮廓内部
cv2.drawContours(img, contours, i, 255, -1)
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-714696.html
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在图像处理中，经常需要进行与物体轮廓相关的操作，比如计算目标轮廓的周长、面积等。为了获取目标轮廓的信息，通常使用OpenCV的findContours函数。然而，一旦获得轮廓信息后，可能会发现轮廓的顺序是无序的，如下图左侧所示： 在这个图中，每个轮廓都被找到，但它们的
1.通过OpenCV的findContours可以很方便的找到图片中内容的轮廓。 2.为了提取轮廓有更高的准确率，在提取轮廓前，需要对图片进行预处理（二值+阈值），只保留感兴趣的图像。 3.通过计算轮廓面积与外接矩形或外接圆的面积，可以找到轮廓特征，进一步筛选出感兴趣的轮廓。
目录 一、图像轮廓定义 二、绘制轮廓 三、计算轮廓面积与周长 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续带你的曲线.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用 轮廓的作用: 用于图形分析 物体的识别与检测 注意点: 为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作 画
效果展示： 代码部分：
目录 一、多边形逼近 二、凸包 三、最小外接矩形与最大外接矩形 参照函数: approxPolyDP就是以多边形去逼近轮廓，采用的是Douglas-Peucker算法(DP) DP算法原理比较简单，核心就是不断找多边形最远的点加入形成新的多边形，直到最短距离小于指定的精度。 案例代码如下: 运行结
本文是OpenCV图像视觉入门之路的第15篇文章，本文详细的介绍了图像轮廓检测的各种操作，例如：轮廓检索模式、轮廓逼近算子等操作。 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线，轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。图像轮廓的作用
图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 轮廓的作用: - 用于图形分析 - 物体的识别和检测 注意点: - 为了检测的准确性，需要先对图像进行** 二值化**或**Canny操作 **。 - 画轮廓时会修改输入的图像, 如果之后想继续使用
原图 结果图 本意是想去除白色图像周边的几个白色小点，得到轮廓图后，其他都设置为黑色，结果是白点更明
第十二章: 图像轮廓 图像边缘和图像轮廓的区别 前面我们在图像形态学操作里，用cv2.morphologyEx()这个函数实现图像梯度的提取，就是用膨胀图像-腐蚀图像，获取一个图像中前景图像的边缘。还有我们的礼帽黑帽一定程度也能提取图像的边缘信息。 我们还在图像梯度里面详细
