因为本文主要是参考sunny2038的这篇文档，如果转载请注意原出处。 这篇文章主要介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。 轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。...轮廓的绘制 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。...； 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list。...第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式。...3，也就是说这个函数实际上返回了三个值 第一个，也是最坑爹的一个，它返回了你所处理的图像 第二个，正是我们要找的，轮廓的点集 第三个，各层轮廓的索引 使用方式如下： import cv2
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。...，则需要创建2个不同的蒙版，并最终在两个蒙版上使用“按位与”运算符。...#mask = cv2.bitwise_and（mask1，mask2） 侵蚀和膨胀：侵蚀和膨胀填充阈值图像中的黑色和白色斑点。这样可使图像更清晰，平滑并突出主要对象。...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。
图像轮廓是图像中非常重要的一个特征信息，通过对图像轮廓的操作，我们能够获取目标图像的大小、位置、方向等信息。一个轮廓对应着一系列的点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。...返回值 image：与函数参数中的原始图像image一致 contours：返回的轮廓。...比如，一个轮廓在另一个轮廓的内部。在这种情况下，我们将外部的轮廓称为父轮廓，内部的轮廓称为子轮廓。按照上述关系分类，一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。...因此，对象必须是白色的，背景必须是黑色的 在OpenCV 4.x中，函数cv2.findContours（）仅有两个返回值 绘制轮廓：drawContours函数 语法格式：image=cv2.drawContours...样本图像中，粉红色区域为镀盘区域，镀盘内部空洞为瑕疵区域，利用图像技术检测镀盘是否存在瑕疵，如果存在则将瑕疵区域标记出来。
本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位，以此为基础，我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位，或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤: 将RGB图像转化为HSV，H...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。...对于轮廓是以坐标的形式返回，可以通过函数cv2.drawContours()绘制出轮廓 绘制矩形区域对轮廓进行定位 主要代码如下： import numpy as np import cv2 import...#绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (153, 153, 0), 2) #将绘制的图像保存并展示 cv2.imwrite...对批改区域定位图： ? 以上这篇opencv 实现特定颜色线条提取与定位操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
OpenCV 常用绘图函数 掌握如下函数的用法，即可熟练的在 Opencv 中绘制图形。...霍夫变换 霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中，通过计算累计结果的局部最大值，得到一个符合该特定形状的集合，作为霍夫变换的结果。...模板匹配 模板匹配是在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。...轮廓查找与绘制 核心要理解到在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。...如果学习人脸识别，涉及的知识点为： 人脸检测：从图像中找出人脸位置并标识； 人脸识别：从定位到的人脸区域区分出人的姓名或其它信息； 机器学习。
斑点通常是图像中的亮点或暗点，其在图像中具有一定的特征和属性，例如颜色、大小、形状等。Blob Detection的目标是找到这些斑点并提取相关信息。...2、连通区域分析：在二值图像中，通过连通区域分析来找到图像中的连通区域。连通区域是由相邻像素组成的区域，像素具有相似的特征。 3、斑点筛选：通过对连通区域的属性进行筛选，识别出符合预设条件的斑点。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。 阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...轮廓绘制和可视化：可以将提取的轮廓绘制在原始图像上，以便进行可视化和结果展示。这可以通过绘制轮廓曲线、外接矩形或其他几何形状来实现。...轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用，如目标检测、形状识别、图像分割等。通过对轮廓的分析和提取，可以获取图像中对象的形状信息，从而实现对图像中感兴趣区域的提取、分类、计数等操作。
OpenCV 入门教程：寻找和绘制轮廓 导语 寻找和绘制轮廓是图像处理中常用的技术之一，用于识别、定位和分析图像中的目标区域。在 OpenCV 中，寻找和绘制轮廓可以通过边缘检测和形态学操作实现。...二、绘制轮廓 绘制轮廓是通过将寻找到的轮廓绘制在图像上，用于可视化和分析。..., contours, -1, (0, 255, 0), 2) 在上述示例中，我们在原始图像上使用 drawContours 函数绘制寻找到的轮廓。...展示： 3.2 图像分割 寻找和绘制轮廓还可以用于图像分割，将图像中的目标区域提取出来。..." image.jpg "的图像文件，并通过边缘检测和轮廓绘制提取出目标区域。
包括简单的OpenCV-Python安装，如何显示和保存图像和视频，图像的基本操作，OpenCV内部的不同图像处理函数，有关特征检测和描述符的信息。以及机器学习与目标检测部分等等。...中安装OpenCV-Python 1_3_在Fedora中安装OpenCV-Python 1_4_在Ubuntu中安装OpenCV-Python OpenCV中的GUI特性 2_1_图像入门 2_2_视频入门...2_3_OpenCV中的绘图功能 2_4_鼠标作为画笔 2_5_轨迹栏作为调色板 核心操作 3_1_图像的基本操作 3_2_图像上的算法运算 3_3_性能衡量和提升技术 OpenCV中的图像处理...4_1_改变颜色空间 4_2_图像几何变换 4_3_图像阈值 4_4_图像平滑 4_5_形态转换 4_6_图像梯度 4_7_Canny边缘检测 4_8_图像金字塔 4_9_1_OpenCV中的轮廓 4..._9_2_轮廓特征 4_9_3_轮廓属性 4_9_4_轮廓：更多属性 4_9_5_轮廓分层 4_10_1_直方图-1：查找，绘制，分析 4_10_2_直方图-2：直方图均衡 4_10_3_直方图3：二维直方图
讲解OpenCV检测黑色区域在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。...可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：markdownCopy codepip install opencv-python方法一：使用阈值方法第一种方法是使用阈值方法来检测黑色区域。...阈值方法通过将图像转换为灰度图像并应用阈值处理来检测黑色区域。颜色范围方法通过在RGB或HSV颜色空间中定义合适的颜色范围来检测黑色区域。这些方法对于图像处理、目标定位和计算机视觉任务都非常有用。...(0)cv2.destroyAllWindows()这个示例代码将输入图像转换为灰度图像，应用阈值处理来检测黑色车道线，然后找出最长的轮廓并拟合多项式曲线来估计车道线的斜率和截距。...最后，根据计算得到的参数，在图像上绘制车道线。在实际应用中，可以通过摄像头持续获取图像，并将该代码嵌入到车辆驾驶辅助系统中，从而实时检测车道线并提供辅助信息给驾驶员。
斑点通常是图像中的亮点或暗点，其在图像中具有一定的特征和属性，例如颜色、大小、形状等。Blob Detection的目标是找到这些斑点并提取相关信息。...2、连通区域分析：在二值图像中，通过连通区域分析来找到图像中的连通区域。连通区域是由相邻像素组成的区域，像素具有相似的特征。3、斑点筛选：通过对连通区域的属性进行筛选，识别出符合预设条件的斑点。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...轮廓绘制和可视化：可以将提取的轮廓绘制在原始图像上，以便进行可视化和结果展示。这可以通过绘制轮廓曲线、外接矩形或其他几何形状来实现。...轮廓分析在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛应用，如目标检测、形状识别、图像分割等。通过对轮廓的分析和提取，可以获取图像中对象的形状信息，从而实现对图像中感兴趣区域的提取、分类、计数等操作。
void drawContours//绘制轮廓，用于绘制找到的图像轮廓 ( InputOutputArray image,//要绘制轮廓的图像 InputArrayOfArrays contours...CV_RETR_EXTERNAL 只检测出最外轮廓即c0。图2中第一个轮廓指向最外的序列，除此之外没有别的连接。...CV_RETR_LIST 检测出所有的轮廓并将他们保存到表(list)中，图2中描绘了这个表，被找到的9条轮廓相互之间由h_prev和h_next连接。...CV_RETR_TREE 检测出所有轮廓并且重新建立网状的轮廓结构。图2中，根节点是最外层的边界c0，c0之下是孔h00，在同一层中与另一个孔h01相连接。...mode方式分别得到的轮廓结果 从图中可以看出，图4(a)得到的只有一个最外的轮廓，hierarchy的值为{-1，-1，-1，-1}，表示除此之外没有别的连接。
如果角点大于我们定义的阀值,那就把它绘制在副本上 在图像副本上用小绿圈画出强角点 可以看到多数角点都被检测出来了,实际上少了几个角点,可以把阀值调低试试，把阀值减少至角点最大值的 1% 再次将结果绘制出来...图像分割的最简单情况是背景减法。在视频和其他应用中，通常情况是人必须与静态或移动背景隔离，因此我们必须使用分割方法来区分这些区域。...而要进行图像分割，要的只是那些完整的闭合边界，因为这类边界能切实标识出特定的图像区域和物体，图像描廓就可以实现这一点。 ?...找到并画出轮廓 CV 的函数 findContours,该函数要输入的参数有我们的二值图像、轮廓检索模式这里用的是树模式,以及轮廓近似方法 这里我就设为简单的链近似了....方向： 对象的方向是对象指向的角度。 要找到轮廓的角度，首先应找到适合轮廓的椭圆，然后从该形状中提取角度。
凸包跟逼近多边形很像，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。...在凸包内，任意连续三个点所构成的面向内部的角，其角度小于180°。例如，在图 2中，最外层的多边形为机械手的凸包，使用它可以处理手势识别等问题。...在手势1的轮廓与凸包之间存在着相对较大的凹陷区域（凸缺陷），凹陷区域面积占比在10%以上。当然，这个10%是个大概值，它因人而异，不是固定值。不同的人手指长度一样，因此该值有一定的波动范围。...图5 手势识别 在《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》中，我们使用大概10页的篇幅，从理论基础（获取凸包、凸缺陷、凸缺陷与凸包面积比）、识别过程（识别流程、代码实现）等角度系统深入介绍了数字手势识别的具体算法和实现流程...，并对代码实现进行了细致的解释。
为了完成对轮廓的介绍，OpenCV 提供了cv2.drawContours()，它可以在图像中绘制轮廓轮廓。 因此，我们可以调用该函数来查看轮廓。...此函数创建具有两个外部轮廓和两个内部轮廓的图像。 在contours_introduction_2.py中，在将图像加载之后，我们将其转换为灰度并设置了阈值以获得二进制图像。...在这种情况下，使用 OpenCV 函数cv2.ellipse()绘制了六个椭圆。 之后，在阈值图像中检测绘制的椭圆的轮廓，并计算一些特征。 更具体地，计算圆度和偏心度。...在结果图像中，仅显示了偏心率。 在下一个屏幕截图中，可以看到此脚本的输出。 如您所见，偏心率值绘制在每个轮廓的质心的中心。..._1和descriptors_2 对之前计算出的匹配进行排序，并绘制第一个20匹配 使用 ArUco 在gray_frame图像中检测标记 使用 ArUco 绘制检测到的标记 使用 ArUco 绘制拒绝的标记
• 目标识别与跟踪：在图像中识别和跟踪感兴趣的目标或区域。常用的方法有模板匹配、特征匹配、目标检测算法（如Haar特征、HOG特征、深度学习）等。...基于形态学变换的方法是一种常用的字符分割算法，其基本思想是在图像中使用不同的形态学结构元素对字符区域进行膨胀和腐蚀操作，从而得到清晰的字符轮廓，再通过垂直投影点数或其他特征对字符进行分割。 ④....第一个参数是边缘图像，一般使用经过边缘检测后的图像作为输入；第二个参数是轮廓的检索模式，cv2.RETR_EXTERNAL表示只提取最外层的轮廓；第三个参数是轮廓的近似方法，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE...函数返回的contours是一个包含所有轮廓的列表。 然后，可以使用cv2.drawContours()函数将轮廓绘制到原始图像上，以便可视化。...img.copy()用于创建绘制轮廓的图像副本，(0, 255, 0)表示绘制轮廓的颜色，2表示绘制轮廓线的粗细。
OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。...手掌图像 皮肤Mask • 用于突出显示图像上的特定颜色。 • hsvim：将BGR（蓝色，绿色，红色）图像更改为HSV（色相，饱和度，值）。 • 较低：HSV中的肤色范围较小。...• upper：HSV中皮肤颜色的上限。 • skinRegionHSV：在HSV色彩空间的上下像素值范围内检测皮肤。 • 模糊：使图像模糊以改善遮罩。 • 脱粒：脱粒。...处理结果 轮廓线绘制 现在让我们在图像上找到轮廓。...知道伽玛后，我们只需画一个半径为4的圆，到最远点的近似距离即可。在将文本简单地放入图像中之后，我们就表示手指数（cnt）。
扫描图像以查看由边缘定义的所有不同形状。 假设车牌是矩形，则在与之前步骤不同的所有形状中，找到与矩形最匹配的形状。 一旦找到矩形，该形状内的信息即为车牌号。 ? 1、识别输入数据是图像。...我们将OpenCV中的Canny函数应用到预处理后的图像上，以勾勒出其边缘或颜色渐变。 在应用Canny函数之前，我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...3.假定车牌是矩形，从与前面步骤不同的所有形状中找出与矩形最匹配的形状 当给人一张带有牌照的图像时，我们的眼睛就能从其他所有形状中找出牌照，因为我们的先验知识告诉我们这是一个矩形的形状，具有四个相连的角...然后，为了可视化它们，我们应用了drawContours函数将轮廓绘制到原始图像上。 ? ? 如图6所示，它具有许多轮廓，其中大多数轮廓形状不正确或没有被认为是矩形的区域。...因此，我们将根据其面积对轮廓进行排序，并根据其面积过滤轮廓。最后，我们将再次使用drawContour函数显示过滤后的轮廓。 ? ? 接下来，找到最适合车牌的形状，即矩形。
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视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤： • 定义兴趣区 • 在ROI中检测轮廓 • 阈值检测轮廓轮廓线 什么是ROI？...在“ ROI细分”中，（此处）我们选择框架中的特定区域，并以矩形方法提供其尺寸，以便它将在框架上绘制矩形的ROI。 ?...（输出）蓝色矩形覆盖的区域是我们的投资回报率 现在，如果您也想绑定感兴趣的对象，那么我们可以通过在ROI中找到轮廓来实现。 什么是轮廓？ 轮廓线是 表示或说是限制对象形状的轮廓。...如何在框架中找到轮廓？ 对我而言，在将ROI框架设为阈值后，找到轮廓效果最佳。因此，要找到轮廓，手上的问题是- 什么是阈值？ 阈值不过是图像分割的一种简单形式。...（这是二进制阈值帧） 因此，在对rgb帧进行阈值处理后，程序很容易找到轮廓，因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色（在简单的二进制脱粒中）或白色（在如上所述的反向二进制脱粒中），因此分割（将背景与前景即我们的对象分开
视频跟踪（video tracking）第一步往往是人工的目标选取，当然在特定场合，也可以用动态检测来实现目标的自动选择。人工选择的情况下，往往是从某一frame开始用鼠标神马的选一下目标。...一．关键函数 1.1 cvFindContours 函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。...1.2 cvDrawContours 函数功能：利用之前产生的像素信息，绘制出轮廓（其实最总不需要这个函数） 函数原型： void cvDrawContours( CvArr *img,...1.3下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold()。...在OpenCV的imgproc\types_c.h中可以找到运算方法的定义。
绘制边框 绘制边框是最容易实现的效果，比如下面的图片 image.png 要绘制边框，只需要使用strokeRect的方式即可。...如下图的效果所示： image.png 要实现上述效果，最容易想到的思路就是通过像素的计算来判断边缘，并对边缘进行特定颜色的像素填充。...考虑到在三维webgl中，计算轮廓的算法思路是这样的： 先绘制三维模型自身，并在绘制的时候启动模板测试，把三维图像保存到模板缓冲中。...是在图片的有像素值区域中心和图片本身的几何中心基本一直，如果图片的有像素值的中心和图片本身的几何中心相差比较大，则会出现轮廓粗细不一致的情况，比如下面这张图： image.png 上半部分是透明的，...img图像的轮廓点的集合，然后把所有的点连接起来。
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