利用vector迭代器（iterator）遍历内容，利用erase()函数删除轮廓，实验设计为小于20的轮廓被删除，为了效果更明显，在阈值分割前不做平滑和滤波的处理，代码如下： #include<iostream...imshow("二值图",thresholdImage); imshow("结果图",resultImage); waitKey(0); return 0; } 实验结果： 可以看到，轮廓面积小于...20个像素的被删除了。...，每一组轮廓由点vector构成， 第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓， 第四个参数color为轮廓的颜色， 第五个参数thickness为轮廓的线宽，...如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部， 第六个参数lineType为线型， 第七个参数为轮廓结构信息， 第八个参数为maxLevel
一种比较方便的删除轮廓的处理方式，是我刚刚学习到的一个方法，在这之前，如果我想删除一个不需要的轮廓，用的方法是将该轮廓填充为背景色，之前的博客提到过，在countours容器中，如果把轮廓填充为背景色，...那么只是视觉上看不到该轮廓，但是实际上还存在在容器中。...所以之前总是要填充之后从新copyto一下，然后重新找一遍轮廓，达到删除轮廓的效果。这种方式实在是low。...，和j交换的轮廓是就是原来最后面那个，因为contours_all.size()是轮廓的总个数，轮廓个数标号从0开始，所以contours_all.size()-1就是最后面那个轮廓，将两者交互之后，用...pop_back()函数删除最后面那个数据，完成删除指定轮廓的功能。
对于用户来说，使用AI背景删除非常简单，因为您只需要将照片上传，选择背景和下载照片。当然，在某些情况下，可能会需要对照片进行微调。...某些服务提供有用的后台删除插件。其他的可以通过浏览器或API在线获得，可以在 remove.bg 或 removal.ai 等网站上获得。...基于AI的背景删除 - 优点和缺点 +即时结果，无需手动操作 工作流程很流畅，只需单击几下提供输入和接收输出。处理通常需要几秒钟，不需要额外的投入。...这个缺点可能会引导您更多地使用基于蒙版的背景删除，其工作速度仅略低，但透明产品的抠图效果很好。 如何拍摄好产品以进行AI处理？...这再次延长了处理时间，并指出了更精确的白色背景方法，如遮罩和自动化。如果您拍摄的材料由透明物体，毛皮制品（软浮块）或具有反射表面组成，则需要面对这种选择。
本文是想在动态铜皮模式下，把下图选中的Shape删除掉（该Shape与下图最上方的Shape都是GND网络）。...这说明，动态铜皮下，无需删除Void之后的铜皮轮廓，因为终究是要切换成静态铜皮，切换后该轮廓就消失了。
祝大家国庆节快乐 上面是用java的JFrame为基础实现的效果，下面用面向对象的思考分析并实现此效果： 1)找对象 最开始鼠标点击冲出来的白色圆点 Bullet 白色圆点爆炸成一片(包含很多小圆点...)Piece 主程序类 Guoqing 继承于 JPanel 程序初始化类执行类GuoqingStart 继承于JFrame 2) 类的设计, 定义出 类属性(数据模型) 比如 白色圆点类Bullet...3) 界面绘制(利用Java Swing API 绘制界面） 4) 功能算法设计 原则: 一切功能 都是方法: 动词就是方法 实现策略: 将功能映射到数学模型, 研究数据的变化规律 比如白色圆点类...import java.awt.event.*; import java.util.*; import javax.swing.*; public class GuoqingStart extends JFrame...this.setLocation(100, 0); this.setSize(1000,700); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE
将字符串每个字符转换成整数之后，每个整数可以用二进制来表示，二进制又由0和1来表示，0表示黑色，1表示白色，再在绘图界面上将每一个黑白像素点扩大成小矩形绘制出来，得到上述图片。...1绘制一个黑块 a.绘制窗体 绘制窗体的方法，在我的另一篇中有详细介绍【java创建能够画直线的窗口界面】_ZERO_HOPE的博客-CSDN博客_java 窗口画线 此处采用继承JFrame...public class QRCodeUI extends JFrame { 1）创建储存二进制信息的数组 String []binaryStrArray = {}; 2）构造方法 public QRCodeUI...从每一个方块的中心取像素点，得到白色或黑色，创建整型rgb储存得到的像素值，通过像素值创建像素对象，用于灰度判断黑色白色，如果大于125，则是黑色，在字符串后添0，白色则添1。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
手工剪裁的产品可以称为传统的获取白色背景的方式。您可以使用Photoshop及其各种工具（如磁性套索或钢笔）来勾勒产品的轮廓，将产品整体抠出来，然后更换想要的背景，例如纯白色。...如果您希望降低成本并为白色背景图像保留此方法，那么参考亚洲剪贴工作室可能是一个好主意。他们以诱人的价格提供各种级别的后台删除服务，甚至可能强制实施可接受的周转时间。...左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影删除更多添加描述手动裁剪产品 手工剪裁的产品可以称为传统的获取白色背景的方式。...您可以使用Photoshop及其各种工具（如磁性套索或钢笔）来勾勒产品的轮廓，将产品整体抠出来，然后更换想要的背景，例如纯白色。...如果您希望降低成本并为白色背景图像保留此方法，那么参考亚洲剪贴工作室可能是一个好主意。他们以诱人的价格提供各种级别的后台删除服务，甚至可能强制实施可接受的周转时间。
本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。简单说一下这俩个函数用法。 函数cv2.findContours()有三个参数。第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。...我们把它当成轮廓 2 的子轮廓。它就成为（组织结构）第1 级。同样轮廓 3 是轮廓 2 的子轮廓，成为（组织结构）第 3 级。...并且在OpenCV中查找轮廓就像在黑色背景中找白色背景，所以要找的物体应该是白色，而背景是黑色（来源于OpenCV官方教程中文版）。...)) #创建白色幕布 temp = np.ones(binaryImg.shape,np.uint8)*255 #画出轮廓：temp是白色幕布，contours是轮廓，-1表示全画，然后是颜色，厚度...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目标 了解轮廓是什么。 学习查找轮廓，绘制轮廓等。 你将看到以下功能：cv.findContours()，cv.drawContours() 什么是轮廓?...因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像。 在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。...因此请记住，要找到的对象应该是白色，背景应该是黑色。...它的第一个参数是源图像，第二个参数是应该作为Python列表传递的轮廓，第三个参数是轮廓的索引（在绘制单个轮廓时有用。...它删除所有冗余点并压缩轮廓，从而节省内存。 下面的矩形图像演示了此技术。只需在轮廓数组中的所有坐标上绘制一个圆（以蓝色绘制）。
可是白色背景太讨厌了 先用插入形状里的曲线勾勒出阿宝的大致轮廓 ? 完成之后依次选中底图、形状轮廓（注意先后顺序，很重要） ?...然后对着图片先单击一下 当鼠标变成带斜箭头的笔状图标时 对准图片中要取消的背景色（阿宝周围的白色）点击 此时背景的白色区域立刻消失 ?...删除背景 ?...将编辑区的删除范围调整到包括阿宝整个身体 区域中紫色是被删除区域 正常显示的是将要保留的区域 此时如果局部区域被多删或者多余的话 可以点击左上角添加删除区域或者保留删除区域 譬如刚才阿宝底部的阴影删除太多了需要保留...删除效果十分完美 当然删除背景功能需要图片要保留的区域与背景的分界线比较明显 边缘轮廓比较平滑或者很少转折弯曲 否则效果会大打折扣 这篇教程应该能满足我们大部分小伙伴儿的日常需要了吧 对于抠图去水印或者寸照换背景什么的
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 • 理解什么是轮廓线。 • 学习查找轮廓、绘制轮廓等。...• 在OpenCV中，寻找轮廓线就像从黑色背景中寻找白色物体。所以请记住，要找到的物体应该是白色的，背景应该是黑色的。 让我们来看看如何找到二进制图像的轮廓线。...然后它输出轮廓线和层次结构。轮廓线是一个包含图像中所有轮廓线的Python列表。每个单独的轮廓线是一个Numpy数组，包含物体边界点的（x,y）坐标。...它的第一个参数是源图像，第二个参数是轮廓线，应该以Python列表的形式传递，第三个参数是轮廓线的索引（在绘制单个轮廓线时很有用。 要绘制所有轮廓线，传递-1），其余参数是颜色、厚度等。...它删除了所有多余的点并压缩了轮廓，从而节省了内存。 下面是一个矩形的图片，演示了这个技术。只要在轮廓线数组中的所有坐标上画一个圆（用蓝色画）。
把它用到合适的场景没准会有意外收获哦：比如将素材图片换成你的另一半的照片，再或者将地图轮廓素材换成其它喜欢的轮廓。 获取轮廓素材 原理简单，实现起来也不复杂，最紧要的是获取中间透明的地图轮廓图片。...接下来用魔棒工具（或快速选取工具）选中颜色区域进行删除操作，经过一番裁剪修正，将结果存为 png 格式图片。 ?...大致要实现的就是根据地图轮廓图的尺寸，计算素材小图数量，利用 PIL 图片处理模块将小图拼接成与地图轮廓图同等大小的背景图，涉及代码如下： # 读取地图轮廓图 img = Image.open...("china.png") w,h = img.size #新建与主图一样大的白色底图 new_img = Image.new('RGB',(w,h),'#FFFFFF')...folder}/" + pic_list[i%total]).resize((unit_size,unit_size), Image.ANTIALIAS) #将缩放成小格的素材图按顺序贴到白色底图上
在应用opencv中findContours()函数与drawContours()函数进行滤波时，将检测到的面积小于某个值的轮廓使用drawContours()函数涂成黑色，此时在显示的图片上看不到该轮廓...，但是此时的轮廓并没有在vector > contours容器中删除。...实验过程： 原图为 经过一系列处理之后，利用下列代码将小于40的轮廓滤除，并将大于40的轮廓填充为白色 vector> twocontours; vector...drawContours(result4, twocontours, i,Scalar(255), CV_FILLED); } 效果是，之前过滤掉的面积小于40的轮廓被重新填充回来
java.awt.event.MouseAdapter; import java.awt.event.MouseEvent; import java.awt.event.MouseMotionAdapter; import javax.swing.JFrame...; import javax.swing.Timer; public class HideFrame extends JFrame implements ActionListener{ private...setTitle("窗体在屏幕边缘隐藏演示"); setSize(400, 300); setUndecorated(true); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE...java.awt.Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize().width; frameRight =screenXX- frameLeft - frameWidth; // 获取窗体的轮廓
通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。 使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。...我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...用于提取我们的ROI的蒙版 在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版...在白色背景上提取的ROI 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。 应当注意，在具有变化的复杂度的其他图像的情况下，上面使用的方法可以进行修改。
public class Main { public static void main(String[] args) { //创建窗体对象 JFrame...frame = new JFrame(); //创建窗体参数（） frame.setBounds(10,10,900,720); //设置不允许更改大小...//frame.setResizable(false); //设置关闭方式 frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE...paintComponent(Graphics g){ //调用父类方法 super.paintComponent(g); //设置背景颜色为白色...g.fillRect(25,75,850,600); //设置画笔颜色为白色 g.setColor(Color.white); //设置长度显示
介绍 跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。 轮廓：突出显示对象的图像片段。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。 在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。...RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts)>0 : c = max(cnts, key = cv2.contourArea) 在上面给定的图像中，整个白色边界区域是轮廓...轮廓可能不止一个，但主要对象的面积将最大。所以选择轮廓最大。然后.. 步骤6：在对象上绘制圆 得到主要物体的轮廓后，在轮廓上画一个圆。
引言 前两天刚写了一篇二值图像分析之轮廓发现与轮廓属性分析的相关文章，得到大家比较好反馈，感谢大家支持，让我有勇气继续再写下去，二值图像分析还有一块核心技能就是图像形态学操作技巧，这里也打算根据我自己的项目经验...可见已经删除一些小的干扰块跟白色像素点了。 闭操作 闭操作可以填充空洞区域，比如图-4中白色矩形内部黑色部分小矩形，通过闭操作可以完成填充，使用11x11的矩形结构元素，操作之后(图-6)： ?...这个图是来自知识星球一位会员的提问，他想提取那个小白色斑点，并测量它的大小与面积，采用顶帽操作即可获取，顶帽操作的定义为原图 减去 开操作结果，只要给一个合适的结构元素，即可提取到斑点区域， 顶帽操作之后...很完美的得到图像白色斑点区域了。 除了顶帽操作，另外还有一个黑帽操作，它的定义为闭操作的结果减去原图，对图-4实现黑帽操作就可以得到白色矩形中黑色小矩形块，结果如下：（图-9） ?...形态学梯度 使用形态学梯度可以完整的提取一些对象边缘跟轮廓，在一些应用场景中非常适用。举例，原图如下：（图-10） ? 基于形态学梯度提取内外轮廓，得到的边缘图像如下：（图-11） ?
通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。 使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。...我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
usr/lib64下libstdc++.so.6链接的版本 ls -l | grep libstdc++ 可以看到 libstdc++.so.6 ->libstdc++.so.6.0.19 # 删除.../usr/lib64原来的软连接libstdc++.so.6，删除之前先备份一份 sudo rm libstdc++.so.6 # 链接新的版本 sudo ln -s libstdc++.so.6.0.26...，使用最外轮廓发抽取轮廓RETR_EXTERNAL，轮廓识别方法为CHAIN_APPROX_SIMPLE * * @param source 传入进来的图片Mat对象 *...Mat(); /** * 定义轮廓抽取模式 *RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓; *RETR_LIST:检索所有的轮廓，并将其放入...list中; *RETR_CCOMP:检索所有的轮廓，并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界; *RETR_TREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次
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