版权提示：本文参考自 http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059，素材也都取自这里，本文仅做部分修改。
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。
由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
上次咱们介绍过《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！》，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。
概述 来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》，想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出，就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
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
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。
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上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
OpenCV是一个计算机视觉和机器学习的开源库。拥有2500+个优化算法——一套非常全面的既经典又最先进的计算机视觉和机器学习算法的集合，具备很多接口，包括Python，Java，C++和Matlab。
本文来自光头哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。
一直关注我的朋友应该知道前段时间使用OpenCV做了数字华容道的游戏及AI自动解题，相关文章《整活！我是如何用OpenCV做了数字华容道游戏！（附源码）》《趣玩算法--OpenCV华容道AI自动解题》，一直也想在现在的基础上再加些东西，就考虑到使用图像读取了棋盘，生成对应的棋局再自动AI解题。
前几天师兄跟我讲了一下opencv的findContours()函数识别大符，感觉真的是妙啊！自己学的时候马马虎虎，就导致很多细节都没有领悟到，今天给大家分享一下。
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）。
对于给定的数独照片（尽可能干净整齐），进行一系列处理，提取位置和数字信息，这中间可能要用到一系列图像处理的基本算法，数字识别时初步打算用knn来做，knn对手写体的精度一般，这里要求输入应该是打印体，这样才能保证正确率，最后通过数独求解的算法算出答案。
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
本文是接上一篇❤️【Python从入门到精通】（二十六）用Python的PIL库（Pillow）处理图像真的得心应手❤️ 进一步介绍Pillow库的使用，本文将重点介绍一些高级特性：比如如何利用Pillow画图形（圆形，正方形），介绍通过Pillow库给图片添加水印；同时对上一篇文章未介绍的常用知识点进行补充说明。希望对读者朋友们有所帮助。
cv2.findContours函数输入有三个参数： - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
在游戏开发中，我们经常会回使用到边框检测。我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。 所以边界矩形的面积不是最小的。 可以使用函数 cv2.boundingRect() 查找得到
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】，仅做学习分享。
在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。通过提取轮廓的形状、面积、周长等特征，并进行比较和匹配，我们可以实现目标识别、形状分析等应用。在本文中，我们将以轮廓特征和轮廓匹配为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501017ypb.html
作者：王抒伟 编辑：王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录： 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学（牛逼吧、唬人的） 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天： 老师：你知道么，今天有人问了我一个问题。 ~.我：什么？ 老师：他说很难。 ~.我：关于什么的？ 老师：图像处理。 ~.我：喔，你说说看，我确实做了不少图像处理的东西（心里默念，你不知知道你给过我多少图像吗？） 老师：好嘞！在用深度学习的时候，
哈喽，大家好，我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中，我们需要对物体进行边缘检测，而且是越精准越好。那么，OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢？
本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道！大家一定听说过使用OpenCV 的haar级联文件可以检测到面部、眼睛等，但是如果目标是汽车，公共汽车呢？
转换方法可以参考：Android ImageProxy 转 OpenCV Mat对象
最近的项目中遇到一个需求，在页面上添加一个可以自由拖拽、缩放、编辑颜色的 svg 图片，项目中引用了两个现有的插件，对插件进行解读之后略有心得，与大家分享一下。
最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时，通常需要使用多边形逼近一个轮廓，使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能，OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
执行以下命令安装opencv-python库（核心库）和opencv-contrib-python库（贡献库）。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。
口罩已经被证明是防止COVID-19传播的最好的防御措施之一，然而，这也导致了基于面部特征（包括鼻子、嘴和下巴线）的面部识别算法的失效。
在计算机视觉中，轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。
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。
我们在前两节中有了解使用OpenCV中的矩形绘制，接下来我们了解一下更多的图形绘制方法。我们在OpenCV中若需要绘制直线需要使用line方法，line方法的原型如下：
近段时间，做了一些关于对象发现的工作。主要内容是从图片中识别出液滴，并统计其数量。在这个过程中遇到了一些问题，也发现了几种相关的解决方案，在这里与大家分享一下。
这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)格式，而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。注意，row = x, column = y。
最近在使用OpenCV的一些功能和方法，所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
我们通过摄像头拍摄时，除非是俯视图拍摄，否则都会出现变形。离摄像头进的地方大，离摄像头远的地方小。
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