本文记录 OpenCV 中的轮廓查找的相关操作。 轮廓查找概述 一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。在不同情况下，这种表示方式也有所不同。有多种方式可以表示一条曲线。...OpenCV 中用一系列二维顶点表示一个轮廓 函数 cv2.findContours() 从二维图像中计算轮廓。...它处理的图像可以是从 cv2.Canny() 函数得到的有边缘像素的图像，或是从cv2.threshold()及cv2.adaptiveThreshold()函数得到的图像，这时边缘是正负区域之间的边界...color[, # 颜色 thickness[, # 宽度 lineType[, # 线型 hierarchy[, # 有关层次结构的可选信息。...如果为 2，则函数绘制轮廓、所有嵌套轮廓、所有嵌套到嵌套的轮廓，依此类推。仅当存在可用层次结构时才考虑此参数。
你可以从以下几个方面着手（不强制），或者根据自己对话题主题的理解创作，参考如下： 提醒：在发布作品前请把不用的内容删掉 本可以蓝桥ROS云课复现，后续补充。...-ON/OFF -完成草图后移除海龟 -**OpenCV** -导入图像的步骤 -使用Canny边缘检测查找边缘 -查找轮廓的步骤 -**多处理** -为了画草图而生下一群海龟 --- ##目录结构 -...该目录包含3个包： -“草图` -`动态重新配置` -`image_thresholding` -草图目录结构 ``` ├── CMakeLists.txt ├── docs...##下一版本的任务 -[]为等高线数据传输创建自定义消息 -[]在主题上传输等高线数据 -[]通过服务传输等高线数据 -[]使用ROS参数传输等高线数据 -[]添加加权原始图像，为GitHub...配置文件创建一个漂亮的.gif文件 -[]使用GUI窗口上的按钮 -[]创建插件 -[]SRS文件 -[]编码结构图 -[x]导入图像 -[x]查找轮廓 -[x]在代码中添加自定义阈值
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?...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。...输出等高线和层次结构。轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。 注意 稍后我们将详细讨论第二和第三个参数以及有关层次结构。...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。...只需在轮廓数组中的所有坐标上绘制一个圆（以蓝色绘制）。
图像处理 如果帧的分辨率很高，则会减慢执行的操作，此外，该帧还包含噪声，可以使用模糊降低噪声，这里使用高斯模糊。...边缘检测 诸如canny边缘检测器之类的算法用于查找将图像中的边缘像素，但是由于我们无法融合某些点和边缘，因此它无法找到实际对象，在这里我们可以使用OpenCV中的cv2.findContours（）实现轮廓的查找...定义-“轮廓是代表图像中曲线的点的列表。” 等高线由序列表示（序列是结构的链表），每个序列都编码有关下一点位置的信息。...等高线可以是点，边，多边形等，因此在绘制等高线时，我们进行多边形近似，以找到边的长度和区域的面积。...函数cv2.drawContours（）的工作方式是从根节点开始绘制一棵树（数据结构），然后将后续点，边界框和freeman链代码连接在一起。 找到轮廓后的另一个重要任务是匹配它们。
我们了解了如何创建查找表、如何将多个矩阵合并为一个、如何使用Canny和bilateral过滤器、如何绘制圆以及如何将图像相乘以获得光晕效果。...轮廓：轮廓的输出，其中每个检测到的轮廓都是点的矢量。 层次：这是保存等高线层次的可选输出向量。 这是图像的拓扑结构，在这里我们可以得到每个轮廓之间的关系。...RETR_LIST检索所有等高线，而不建立层次。 RETR_CCOMP检索具有两个层次(外部和孔)的所有等高线。 如果另一个对象在一个洞内，则将其放在层次的顶部。...RETR_TREE检索所有等高线，在等高线之间创建完整层次。...如果为1，该函数还会绘制当前等高线和嵌套的等高线。 如果将其设置为2，则算法将绘制所有指定的等高线层次。 偏移量：这是用于移动等高线的可选参数。
技术 对于这个项目的我们首先应该编写一个简单的Python应用程序以拍摄汽油泵的图像，然后尝试从中读取数字。OpenCV是用于计算机视觉应用程序的流行的跨平台库。...除此之外我们希望可以先使用Python对其进行原型设计，然后将处理代码转换为C ++以在iOS应用程序上运行。 目标 我们首先要考虑以下两个问题： 1.我们可以从图像中分离出数字吗？...稍微模糊 阈值图像转换为黑白图像 在下图中，使用cv2.adaptiveThreshold带有cv2.ADAPTIVE_THRES_GAUSSIAN_C选项的方法。...在大多数此类应用程序的Python示例中，分类被写入两个文件，一个包含分类，另一个包含该分类的图像内容。通常使用NumPy和标准文本文件完成此操作。...这不漂亮，但是我写了一个简单的MatPython中的序列化方法，它将为OpenCV创建合适的结构以在iOS端读取。
DP算法的示意图：(A)为原始图像；(B)为提取的轮廓；©表示从最远的两个点开始；(D~F)表示其他点的选择过程 cv2.approxPolyDP 以指定精度逼近多边形曲线。...而函数cv2.minAreaRect可以返回一个包围轮廓最小的矩形，这个矩形很可能是倾斜的。 查找包含输入 2D 点集的最小区域的旋转矩形。...( contour, # 轮廓 pt, # 测试点 measureDist # 如果为真，该函数估计从点到最近等高线边缘的有符号距离。...否则，该函数只检查点是否在等高线内。.../tree/master/OpenCV/Chapter 14 参考资料 《学习OpenCV》 第十四章
简介 计算机视觉（Computer Vision） 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。...本书也是计算机视觉经典书籍，其以最小的先决条件为基础，从概率和模型拟合的基本知识入手，并提供可供读者实施和修改以构建有用视觉系统的实例。...本书介绍了三维视觉的几何结构，即从一系列二维图像重建物体的三维模型。 它详细描述了两个视图几何的经典理论。...Keras：Keras 是一种高层次的神经网络 API，它以 Python 编写，能够在 TensorFlow、CNTK 或 Theano上运行。...Dlib：Dlib 是一个c++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在 c++中创建复杂的软件以解决现实世界中的问题。
， # 结构与随机森林回归搜索空间相同。...mse_scorer = make_scorer(mean_squared_error) # 从hyperopt生成的示例转换为初始化模型的辅助函数。...这不是一种特别容易操作的格式，因此我们将数据的相关位转换为“Pandas”数据帧，其中数据帧的每一行都包含一次试验的信息： # 这是一个简单的辅助函数，当一个特定的超参数与一个特定的试验无关时, #...但是，由于我们只想为每个点包含与每种模型类型相关的超参数，因此我们需要在update_trace调用 scatter 之后调用该方法以添加悬停数据，因为这允许我们过滤为每个点显示哪些超参数观点。...写在最后 在这篇文章中，我们介绍了如何将试验对象中包含的数据转换为 Pandas 数据框，以便我们可以轻松分析超参数设置的历史。
2）我们展示了我们的MCFS如何将这一统一版本的CFS扩展到MCPP，并有效解决了相应的MMRTC问题。 ...原始CFS采用两阶段过程，将一组等距等高线转化为覆盖输入多边形工作空间的闭合路径。它利用图结构，其中顶点代表单个等高线，边连接具有相邻段的等高线的顶点。...我们的通用CFS从包含 的等高线的等高线顶点 开始图的遍历，而不受 是否是最低层等高线顶点的限制。...图4-(a)和(b)说明了一个包含两棵树的MMRTC实例及其相应的解。模型的详细信息请参见附录B。4.2 优化：等高线图增强回顾一下，等高线图构建过程仅考虑相邻层中两条等高线之间的边。...尽管这样做有效，但通常会导致等高线图中的图结构比较稀疏，从而得到一个不理想的MMRTC解，其中特定的等高线顶点会被多个树重复覆盖。
该函数返回三个元素的元组，即修改后的图像，轮廓列表和轮廓层次结构属性列表。...层次结构属性描述了图像轮廓拓扑，每个列表元素是一个四元素元组，包含相同层次结构级别的下一个和上一个轮廓的从零开始的索引，然后分别是第一个子轮廓和第一个父轮廓。 如果没有轮廓，则对应的索引为-1。...能够查找和跟踪各种对象，检测基本模式和复杂结构以及识别文本是具有挑战性和有用的技能，本章讨论有关如何通过 OpenCV 功能实现和使用它们的问题。...您可能还记得cv2.findContours可以返回图像上的轮廓层次结构。 我们只需要找到所描述的嵌套轮廓的结构。 此外，我们的标记具有正方形形状，我们可以使用此信息进一步排除误报。...它不受两空间和一通道尺寸的限制。 在本秘籍中，我们将学习如何将图像转换为多维张量。 准备 在继续此秘籍之前，您需要安装 OpenCV 3.3（或更高版本）Python API 包。
查找类或函数时，请确保阅读标题为python下的部分。 OpenCV 的 Python 模块名为cv2。 cv2中的2与 OpenCV 的版本号无关。 我们确实在使用 OpenCV4。...对于边缘查找，让我们使用Laplacian，它会产生粗体的边缘线，尤其是在灰度图像中。 应用medianBlur之后，但应用Laplacian之前，我们应该将图像从 BGR 转换为灰度。...第二个参数指定函数返回的层次结构树的类型。 支持的值之一是cv2.RETR_TREE，它告诉函数检索外部和内部轮廓的整个层次结构。...这些独特的特征可以组织为称为级联的层次结构，其中最高层包含具有最大独特性的特征，使分类器可以快速拒绝缺少这些特征的主题。...OpenCV 提供了一个尺度不变的分类器，该分类器可以从 XML 文件以特定格式加载 Haar 级联。 在内部，此分类器将任何给定图像转换为图像金字塔。
本文将详细讲解这个问题的原因和解决方法。问题原因cv2.findContours 函数返回两个值：轮廓信息和层次结构。...，然后手动获取轮廓和层次结构信息。...然后，我们应用阈值处理将图像转换为二值图像。接下来，我们使用 cv2.findContours 函数来查找图像的轮廓。...cv2.findContours 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。...通过使用正确的解包方式，我们可以顺利获取函数返回的轮廓信息和层次结构，从而进行后续的图像处理操作。
将图像保存为一个文件： 注 文件的格式由其扩展名确定。 用CV :: imdecode和CV :: imencode从内存中读取和写入图像。...下面是一个单通道灰度图像的示例（数据类型8UC1）和像素坐标x和y： C ++版本：intensity.val [0]包含从0到255的值，需要注意的是x和y的排序。...OpenCV图像采用了结构化的矩阵来表示，使用以下两种情形使用同样的协议 - 基于0的行索引（或y坐标）在先，后面跟随基于0的列索引（或x坐标）。...此时,需要将32F图像转换为8U类型的图像。例如: 注 这里没有必要使用CV :: namedWindow函数，因为它后面紧跟着CV :: imshow。...本文以C++语言代码为例，获取Java和python版本可在原文中查看： https://docs.opencv.org/4.5.2/d5/d98/tutorial_mat_operations.html
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我用的Python3.6，OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样，OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。...对于轮廓来说可能还包含父子关系，也就是说一个轮廓里面可能还包含着其他轮廓（比如说房子的轮廓可以包含一个矩形的窗户，则房子为父，窗户为子，而窗户里可能有个人的头，这又是一种父子关系），这其中的层次结构可以通过对第二个参数设置来选择是否获取...最后轮廓4,5 是轮廓 3a 的子轮廓，成为（组织结构） 4 级（最后一级）。按照这种方式给这些形状编号。而在OpenCV有哪些参数可选呢？ RETR_LIST 从解释的角度来看，这中应是最简单的。...还有在使用OpenCV查找轮廓时，为了更准确，需要进行二值化处理：阈值化处理或者进行Canny边缘检测。查找轮廓的函数会修改原始图片，当需要使用原始图片时得注意。...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）。
所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》 ---- imutils 是一个基于 OpenCV 的 Python 图像处理库...它包含了许多函数来简化常见的操作，如调整大小、旋转和显示图像等。...image 是输入图像，size 是结构元素的大小（默认为 (3, 3)）。 opencv2matplotlib(image)：将 OpenCV 图像转换为 Matplotlib 兼容格式。...grab_contours(cnts)：从 cv2.findContours 函数的输出中提取轮廓。cnts 是 cv2.findContours 函数的输出。...find_function(name)：按名称查找 imutils 包中的函数。name 是要查找的函数的名称。
，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本与C++版本推理，本文以RetinaNet为例，演示了从模型下载到导出ONNX格式，然后基于ONNXRUNTIME推理的整个流程...RetinaNet转ONNX 把模型转换为ONNX格式，Pytorch是原生支持的，只需要把通过torch.onnx.export接口，填上相关的参数，然后直接运行就可以生成ONNX模型文件。...模型转换之后，可以直接查看模型的输入与输出结构，图示如下： RetinaNet的ONNX格式推理 基于Python版本的ONNXRUNTIME完成推理演示，这个跟我之前写过一篇文章Faster-RCNN...对得到的三个输出层分别解析，就可以获取到坐标（boxes里面包含的实际坐标，无需转换），推理部分的代码如下： import onnxruntime as ort import cv2 as cv import...Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
今天，我们将使用扩展ssim（结构相似性索引）方法，以便使用OpenCV和python可视化图像之间的差异。具体来说，我们将在两个输入图片的不同处绘制边界框。...为了计算两张图片的不同，我们将使用结构相似性索引（由wang等人首次提出）。在他们的2004年论文中，图像质量评估：从可视化误差到结构相似性。该方法已经在scikit-image库中应用于图像处理。...差分图片当前表示为范围[0, 1]的浮点数，因此在我们继续用OpenCV进处理之前，首先要将数组转换为范围[0, 256]的8位无符号整数。...# 阈值分割差分图像，然后查找轮廓以获得两个输入图片的不同区域 thresh = cv2.threshold(diff, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV...总结 今天的文章，我们学习了如何使用OpenCV、python和scikit-image的结构相似性所有（SSIM）来计算图片的不同点。
二、anaconda介绍与安装 1.anaconda介绍 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。...包含两个版本Anaconda和Miniconda Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等 Miniconda包括Conda、Python...，我们需要更改几个更便捷的网址，Anaconda.org的服务器在国外,更快的方式是从清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像。...2.进入环境，查找opencv包，勾选后，右下角安装 ? ? 3.查看是否安装成功，在开始栏找到anaconda中的Spyder中新建py文件测试 ?...3、打开PyCharm，打开File— Settings— External Tools,点击加号来添加自己的工具(添加外部工具):添加方法见第四步 第一个是QT工具 第二个是ui转py工具，由于QT界面设计后产生文件默认为
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
