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。...建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。...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。...根据网上的 教程，Python OpenCV的轮廓提取函数会返回两个值，第一个为轮廓的点集，第二个是各层轮廓的索引。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点（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。为了准确，要使用二值化图像。...需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。...它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个python列表，第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为-1时绘制所有轮廓）。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。...下面用矩阵来演示，在轮廓列表中的每一个坐标上画一个蓝色圆圈。...返回的是一个Box2D结构，其中包含矩形最上角角点坐标（x，y）矩形的宽和高（w,h）以及旋转角度。但是要绘制这个矩形需要矩形的4个角点，可以通过函数cv2.boxPoints()获得。
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。...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。...您是否需要线上的所有点来代表该线？不，我们只需要该线的两个端点即可。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做的。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）。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213， 来自：shiter编写程序的艺术 基础介绍 OpenCV里提取目标轮廓的函数是...外层vector的size代表了图像中轮廓的个数，里面vector的size代表了轮廓上点的个数。...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。...具体参考contours.c这个demo method为轮廓的近似办法 CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），
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。...# 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...现在我们已经将轮廓存储在一个列表中，然后在沿着每张图片的不同区域画出矩形。...# 遍历轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓的边界框，然后在两张输入图片中代表图片不同点的区域绘制边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2...首先，我们使用cv2.boundingRect计算轮廓周围的边界框。 我们将相关的（x，y）坐标存储为x和y，此外将矩形的宽和高分别用w和h存储。
VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测 在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。...如下面的图像中Shapes.png中有三角形、矩形、正方形、圆形等，我们如何去区分不同的形状，并且根据轮廓进行检测呢？...），消除噪声；计算轮廓周长(封闭的或者非封闭的)或曲线长度，以指定精度逼近多边形曲线，计算顶点集合或灰度图像的非零像素的右上边界矩形，获取边界包围盒；然后轮廓多边形的角落（顶点）个数objCor，根据objCor...判断轮廓多边形的形状类型，特别注意矩形和正方形的区别，我们根据轮廓的宽高比来区分，当轮廓宽高比大于0.95或者小于1.05时我们可以认定轮廓为正方形 4、最后我们在第三步基础上，绘制轮廓或填充轮廓，颜色为粉色...；绘制边界包围盒，颜色为绿色；在边界包围盒左上方往上5像素的位置，绘制其形状的描述文字 C++示例代码 示例代码如下： #include #include
函数cv::pointPolygonTest计算一个点是否在轮廓内，cv::matchShapes测量了2两个轮廓的相似程度等等。这里就不一一介绍了。...mode表示轮廓的检索模式 CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。...具体参考contours.c这个demo method为轮廓的近似办法 CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），...如果想获得一点与多边形封闭轮廓的信息，可以调用pointPolygonTest函数，这个函数返回值为该点距离轮廓最近边界的距离，为正值为在轮廓内部，负值为在轮廓外部，0表示在边界上。
2.数字识别（OCR识别），以前文章中有在Android端调用过Tesseract，但PC端一直没装，最近也在看看有没有更合适的框架，所以这块还没定下，等弄好了我们继续做这步。...微卡智享 01 图像预处理后进行边缘检测 通常进行边缘检测时直接使用Canny边缘检测，因为检测速度也快，《C++ OpenCV使用大津法求自适应阈值》篇中也说过使用大津法求的自适应阈值，开始也是这样用的...= 4) continue; //求出最小旋转矩形 RotatedRect rRect = minAreaRect(contours[i]); //更新最小旋转矩形中面积最大的值...03 取出旋转矩形透视变换并提取 上一步找到符合条件的最大轮廓的编号后，我们单独对这个轮廓进行处理，处理的方式就是《C++ OpenCV透视变换改进---直线拟合的应用》篇中透视变换的改进-----采用直线拟合的方式...上图中根据最小外接矩形找到最近的点进行直接拟合，然后再做透视变换 ? 透视变换后的图像效果 ? 最后在提取出透视变换后我们实际需要的部分 ?
矩形是常见的几何形状，矩形的处理和分析方法也较为简单，OpenCV 4提供了两个函数求取轮廓外接矩形，分别是求取轮廓最大外接矩形的boundingRect()函数和求取轮廓最小外接矩形的minAreaRect...寻找轮廓外接最大矩形就是寻找轮廓X方向和Y方向两端的像素，该矩形长和宽分别与图像的两个轴平行。boundingRect()函数可以实现这个功能，该函数的函数原型在代码清单7-19中给出。...为了了解两个外接矩形函数的使用方法，代码清单7-21中给出了提取轮廓外接矩形的示例程序。...程序中首先利用Canny算法提取图像边缘，之后通过膨胀算法将邻近的边缘连接成一个连通域，然后提取图像的轮廓，并提取每一个轮廓的最大外接矩形和最小外接矩形，最后在图像中绘制出矩形轮廓，程序的运行结果在图7...OpenCV 4提供了approxPolyDP()函数用于寻找逼近轮廓的多边形，该函数的函数原型在代码清单7-22中给出。
（1）边界框 最常见的获取轮廓的外接矩形是边界框， 获取每个轮廓的边界框， 通过它可以得到与各个轮廓相对应的高度与宽度， 并能通过它计算出轮廓的纵横比。...调用该API会返回一个Rect对象实例，它是OpenCV关于矩形的数据结构， 从中可以得到外界矩形（边界框）的宽高， 然后就可以计算出轮廓的横纵比了。...（2）最小边界框 与上面边界框不同的是， 获取到的最小边界框有时候不是一个水平或者垂直的矩形， 而是一个旋转了一定角度的矩形， 但是最小外接矩形（最小边界框）能够更加真实地反映出轮廓的几何结构大小，...调用该API会返回一个RotatedRect对象实例， 它是OpenCV关于旋转矩形的数据结构， 其包含了旋转角度，矩形的宽、高及四个顶点等信息， 通过相关的API都可以查询获得， 绘制旋转矩形对象的时候...（3）面积与周长 轮廓分析中包含了轮廓大小的度量， 这些度量最常见的就是计算轮廓的面积大小与长度大小， 这些数据对分析轮廓与过滤掉一些不符合条件的轮廓十分有用。
轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性，使用二进制图像。因此，在寻找轮廓线之前，应用阈值或Canny边缘检测。...• 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像了。 • 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。...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。...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）。
前言 以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换，当时主要是自己固定的变换坐标点，所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换，实现的思路通过检测主体的轮廓，使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换...# 实现思路 1 图像灰度图，高斯滤波、二值化 2 形态学开操作，Canny边缘检测 3 查找轮廓，遍历轮廓判断周长大于图像宽度的进行多边形拟合 4 判断拟合的点大于4个的获取到最小旋转矩形 5 通过多边形拟合的点计算出离最小旋转矩形最近的...4个点 6 找到轮廓最小外接矩形作为透视变换的坐标 7 将5、6的步骤两个坐标点计算透视变换矩阵 8 透视变换 重点说明 ?...微卡智享 01 排序旋转矩形的坐标点 ?...图片来自网络 获取旋转矩形的函数minAreaRect( )中，四个顶点中y值最大的顶点为p[0]，p[0]围着center顺时针旋转，依次经过的顶点为p[1]，p[2]，p[3]。
概述 在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。 那么这些东西是如何做到准确检测出条形码的位置呢？...在一系列的腐蚀和膨胀操作之后，这些小斑点已经被成功的移除了，只剩下条形码的区域。 ? 最后寻找一下图片中条形码的区域的轮廓。...中提供了相应的接口，可以很容易地找到图像中的最大轮廓，如果我们正确地完成了图像处理步骤，它应该会对应于条形码区域。...然后，我们确定最大轮廓的最小的边界框，并最后显示检测到的条形码。 正如我们下图所示，我们已经成功的检测到条形码 ?...总结 值得去思考的点 1、为啥要转变成灰度图 2、如何去除干扰因素，特别是条形码下面的材料说明的区域是采用什么办法去除的，小的斑点是如何去除的 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....面积大于某个阈值（在此示例中，值7000可以正常工作）。 对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。...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。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。...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。
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。...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。...第三个参数是对轮廓（第二个参数）的索引，当需要绘制独立轮廓时很有用，若要全部绘制可设为-1。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。...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）。
绘制区域轮廓 这里用到的是folium绘图库，folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口，通过它，我们可以通过在Python端编写代码操纵数据，来调用leaflet...官网： https://python-visualization.github.io/folium/ 绘制区域轮廓用到的是PolyLine方法，本质上就是将区域的若干个经纬度坐标点一一连线，颗粒度约细则轮廓越精确...所以，这里我们要绘制北京市的行政区域轮廓的话，需要先获取其经纬度坐标点列表。 在上期案例《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》...中我们已经获取了北京市的行政区域轮廓经纬度坐标点列表，这里就演示一下绘制过程： import folium m = folium.Map([39.929986, 116.395645], # 北京市中心区域经纬度...在绘制的过程中，需要注意的是每条线单独绘制，不能线线互连。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....面积大于某个阈值（在此示例中，值7000可以正常工作）。 对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。...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。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者） 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。 ?
捕获输入后，使用循环提取帧，并使用汽车的haar级联文件检测到的坐标，我们在循环中在汽车周围绘制一个矩形，以在对捕获的帧执行其他操作时获得一致性。...当添加像素以平滑图像中对象的边界时，将使用膨胀来重新获得一些丢失的区域。现在，通过基本形态学操作（腐蚀和膨胀）处理从HSV帧的第一步生成的蒙版。...我们在ROI中多次运行cv2.findContours（）以获得实体，然后使用cv2.drawContours（）绘制轮廓区域。...轮廓匹配意味着我们有两个单独的计算轮廓相互比较，或者轮廓与抽象模板相比较。...使用Greenline测量角度，并在框架中的汽车上绘制矩形 ? 弹出警报（作者提供的图片） ? 输出 06. 总结 在本教程中，使用车道变更检测方法探索了智能汽车导航的小型演示。
Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。...OpenCV中有一个很强大的函数，它可以从二值图像中找到轮廓：findContours函数。 有时我们还需要把找到的轮廓画出来，那就要用到函数drawContours了。...不过精准只是因为原图的形状比较简单，如果遇到复杂图片，那情况就不太乐观了。 ? ? 使用多边形把轮廓包围 在实际应用中，常常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求。...比如在一个全家福中，我想用一个矩形框将我自己的头像框出来，这样就需要这方面的知识了。...OpenCv这方面的函数总结如下： 返回指定点集最外部矩形边界：boundingRect() 寻找给定的点集可旋转的最小包围矩形：minAreaRect() 寻找最小包围圆形：minEnclosingCircle
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