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。...() 用椭圆拟合二维点集：fitEllipse() 逼近多边形曲线：approxPolyDP() 下面给出这些函数用法的综合案例。...显示在一个窗口 namedWindow("Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Contours", drawing); } 下面两张不同阈值的效果图把检测到的轮廓分别用多边形
读入彩色3通道图像，转换成灰度图像，再转换成二值图像，完后检测轮廓。 // cvtcolor.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...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...得到了复杂轮廓往往不适合特征的检测，这里再介绍一个点集凸包络的提取函数convexHull，输入参数就可以是contours组中的一个轮廓，返回外凸包络的点集 还可以得到轮廓的外包络矩形，使用函数boundingRect...fitEllipse，返回值也是RotatedRect，可以用ellipse函数画出对应的椭圆 如果想根据多边形的轮廓信息得到多边形的多阶矩，可以使用类moments，这个类可以得到多边形和光栅形状的3...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。
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。 我们以下面的黑猫图为例来讲解如何利用OpenCV进行轮廓检测。 ?...我们可以看到，原图底部灰色的文字在转二值图的时候被过滤掉了，不参与轮廓检测。...此时，我们可以检测轮廓点集（图中绿色的外边界点） #2个返回值，分别是轮廓的点集(contours)和各层轮廓的索引(hierarchy) # openCV 4 , 否则注意版本差异！...我们可以循环求得图形各部分的多边形轮廓线： for c in contours: #对于每一个轮廓 epsilon = 0.001*cv2.arcLength(c, True) #epsilon...为近似轮廓多边形周长与原轮廓周长的最大差值 approxPloy = cv2.approxPolyDP(c, epsilon, True) #True表示 多边形封闭 cv2.polylines
前面我们提到轮廓发现、轮廓周长以及轮廓面积，然后通过轮廓面积和周长的固定关系来判断轮廓形状。但是针对不规则的形状，其实我们是很难通过数量关系来进行判断的。...参考之前直线拟合的方式，我们也可以通过形状拟合的方式来对轮廓进行一定的分析。最常见的是将轮廓拟合成矩形等多边形。...参数二：approxCurve，多边形逼近结果，包含多边形顶点坐标集。 参数三：epsilon，多边形逼近精度，原始曲线与逼近曲线之间的最大距离。...算法过程 操作 /** * 轮廓外接多边形 * author: yidong * 2020/10/7 */ class ContourPolyActivity : AppCompatActivity...轮廓多边形 源码 https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV
findContours，它的输入图像是一幅二值图像，输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合：vector>。...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。... 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours参数为检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示 hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours...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...contour里面包含了很多个轮廓，每个轮廓是单独存放 的.
这个好像是骨头什么的，但是要求轮廓闭合，于是对图片进行一下膨胀操作，再次检测轮廓就好了。 // A closed contour.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// #include "stdafx.h" // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...// // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
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。...图7-20 myRect.cpp程序运行结果 有时候用矩形逼近轮廓会造成较大的误差，例如图7-20中对于圆形轮廓的逼近矩形围成的面积比真实轮廓面积大，如果寻找逼近轮廓的多边形，那么多边形围成的面积会更加接近真实的圆形轮廓面积...第二个参数是多边形的逼近结果，以多边形顶点坐标的形式输出，是CV_32SC2类型的N×1的Mat类矩阵，可以通过输出结果的顶点数目初步判断轮廓的几何形状。...程序中首先提取了图像的边缘，然后对边缘进行腐蚀运算将靠近的边缘变成一个连通域，之后对边缘结果进行轮廓检测，并对每个轮廓进行多边形逼近，将逼近结果绘制在原图像中，并通过判断逼近多边形的顶点数目识别轮廓的形状
简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。...然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。...一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。...实现思路 当我在项目中遇到这个问题时，我花了很多时间尝试使用不同的参数或不同的OpenCV函数来检测轮廓，但没有一个有效。...相反，可以向函数提供阈值距离，例如40个像素，因此如果所有轮廓中最近的距离大于阈值，则函数将停止处理。 结果 要可视化集群效果，请参见下面的两幅图像。
参考目录： 0 轮廓检测 1 论文概述 2 HED结构 3 损失函数 4 损失函数 TF 5 总结 0 轮廓检测 轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。...分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务： ?...了解传统图像处理或者opencv的朋友应该都不难看出（想到），“Canny”轮廓提取算子，这个算子简单的说就是对图像的像素值的变化（梯度）进行检测，然后梯度变化大的地方认定为轮廓（上图就是用Canny算子提取的效果...当然，最近也是用深度学习的方法来做这种轮廓提取，本问介绍的HED就是这样的一个深度学习提取边框的办法，下图是HED提取小狗轮廓的结果图。 ?...这一点实在不好讲明白，希望大家没理解的多读两遍。 对于第二个问题，论文中给出了公式： ? 这个h应该是一个可以训练的参数，然后加和之后用sigma归一化。
今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。 ? 第一步：阈值处理分割出地图轮廓 ?...第二步：轮廓筛选，找到我们需要的轮廓 第三步：计算对应轮廓的极点坐标并标注 Python OpenCV源码与效果图如下： import numpy as np import cv2...C++ OpenCV核心代码如下： box[i] = minAreaRect(Mat(contours[i])); //计算每个轮廓最小外接矩形 if (box[i].size.width < 50...|| box[i].size.height < 50) continue; //计算轮廓极值点 Point extLeft = *min_element(contours[i].begin(),
OpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。 现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。...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？...（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。...在对框架进行阈值处理并检测到轮廓之后，我们应用凸包技术对围绕对象点的紧密拟合凸边界进行设置。实施此步骤后，框架应如下所示- ?...我们可以做的另一件事是，我们可以遮盖ROI以仅显示被检测到的轮廓本身覆盖的对象。再次- 什么是图像MASK？ 图像MASK是隐藏图像的某些部分并显示某些部分的过程。这是图像编辑的非破坏性过程。
Mat midImage,dstImage;//临时变量和目标图的定义 //【2】进行边缘检测和转化为灰度图 Canny(srcImage, midImage, 50, 200, 3);//进行一此...canny边缘检测 cvtColor(midImage,dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图 //【3】进行霍夫线变换 vector lines...imshow("【边缘检测后的图】", midImage); //【7】显示效果图 imshow("【效果图】", dstImage); //waitKey(0);...CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0); //开辟内存空间 CvSeq* contour = NULL; //CvSeq类型 存放检测到的图像轮廓边缘所有的像素值...);//这函数可选参数还有不少 for(; contour; contour = contour->h_next) //如果contour不为空，表示找到一个以上轮廓，这样写法只显示一个轮廓
最近遇到一个需求，给定一个多边形（边与边可能相交），求这个多边形的轮廓线。 需要注意的是，轮廓线多边形内不能有空洞，使用的不是常见的非零绕数规则（nonzero）以及奇偶规则（odd-even）。...1; const right = (i + 1) % size; adjList.push([left, right]); } return adjList; } 需要求解的轮廓线多边形的点不一定是目标多边形上的点...（1）取左下角点作为起点 找顶点（不包括交点）中最靠下的点，如果有多个，取最靠左的。这个点一定是轮廓多边形的一个点。...} outlineIndices.push(minRadIdx); } if (outlineIndices.length >= MAX_LOOP) { console.error(`轮廓多边形计算失败...，超过最大循环次数 ${MAX_LOOP}`); } // outlineIndices 为我们需要的轮廓线多边形 这里有个求两向量夹角的方法要实现，这里不具体展开了。
> 轮廓检测论文解读 | 整体嵌套边缘检测HED | CVPR | 2015 孪生网络入门（下） Siamese Net分类服装MNIST数据集(pytorch) 孪生网络入门...Unet详解 理论+ 代码 图像分割必备知识点 | Dice损失 理论+代码 3D卷积入门 | 多论文笔记 | R2D C3D P3D MCx R(2+1)D 医学AI论文解读 | 超声心动图在临床中的自动化检测...没错，HED选取了5个side output，每一个side output都是池化层之前的卷积层输出的特征图；而RCF则对每一次卷积的输出特征图都作为side output，换句话说 最终的side output...一般来说轮廓检测任务中，positive的样本应该是较少的，因此 的值较小，因此损失函数中第一行，y=0也就是计算非轮廓部分的损失的时候，就会增加一个较小的权重，来避免类别不均衡的问题。...大意就是：一般对数据集进行标注，是有多个人来完成的。不同的人虽然有不同的意识，但是他们对于同一个图片的轮廓标注往往是具有一致性。
我还有改变的可能性 一想起这一点 我就心潮澎湃 文章目录 一、直线检测 使用霍夫直线变换做直线检测，前提条件：边缘检测已经完成 # 标准霍夫线变换 cv2.HoughLines(image...如果太大，可能会遗漏一些圆圈 circles：检测到的圆的输出向量，向量内第一个元素是圆的横坐标，第二个是纵坐标，第三个是半径大小 param1：Canny边缘检测的高阈值，低阈值会被自动置为高阈值的一半...param2：圆心检测的累加阈值，参数值越小，可以检测越多的假圆圈，但返回的是与较大累加器值对应的圆圈 minRadius：检测到的圆的最小半径 maxRadius：检测到的圆的最大半径 import...只能传入二值图像，不是灰度图像 2 轮廓的检索模式，有四种： cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓...cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系 cv2.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。
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？...1、首先我们对原始图像进行预处理，将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理，最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像，我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓...），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...，接近contours轮廓多边形 vector boundRect(contours.size()); // contours轮廓多边形的边界包围盒 // 遍历每一个轮廓多边形
19的面积：8974 算法：图像轮廓的矩是一个轮廓、一幅图像、一组点集的全局特征，包括几何特征，例如大小、位置、角度、形状等。...如果两个图像轮廓的矩一致，那么两个图像轮廓一致。在图像位置发生变化时，虽然图像轮廓的面积、周长等特征不变，但是更高阶的特征会随着位置的变化而发生变化。...通过提取图像的归一化中心矩属性值，该属性值不仅具有平移不变性，还具有缩放不变性。...mu11, mu02 三阶中心矩：mu30, mu21, mu12, mu03 f(x，y)的p+q阶归一化中心矩： 二阶Hu矩：nu20, nu11, nu02 三阶Hu矩：nu30, nu21,...零阶矩“m00”的含义最为直观表示图像轮廓的面积。
本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能： 几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆） 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前...轮廓(contours) 什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像...多边形逼近 多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点、得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法，OpenCV中多边形逼近的函数与参数解释如下： approxPolyDP(curve, epsilon...几何距计算 图像几何距是图像的几何特征，高阶几何距中心化之后具有特征不变性，可以产生Hu距输出，用于形状匹配等操作，这里我们通过计算一阶几何距得到指定轮廓的中心位置，计算几何距的函数与参数解释如下： moments...整个代码实现分为如下几步完成： 1.图像二值化 # 二值化图像 print("start to detect lines...
对于每个区域，使用approxPolyDP算法来近似轮廓为多边形。...对上面近似后的多边形判断顶点数是否为4，是否为凸多边形，且相邻边的夹角的cosin值是否接近0(也即是角度为90度)，如果均满足代表这个多边形为矩形，存入结果中。 在结果图中画出检测到的矩形区域。...size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { // 近似轮廓，精度与轮廓周长成正比,主要功能是把一个连续光滑曲线折线化，对图像轮廓点进行多边形拟合。...// OutputArray approxCurve：表示输出的多边形点集 // double epsilon：主要表示输出的精度，就是两个轮廓点之间最大距离数，5,6,7，，8，，,...,， // bool closed：表示输出的多边形是否封闭 // arcLength 计算图像轮廓的周长 approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx
导读 本文给大家分享一个用OpenCV传统方法实现形状检测的小案例。...： 上图中包含了矩形、正方形、三角形、圆形和五角形共5种形状，我们的目的是将其定位并标注对应的形状，效果如下： 实现步骤 【1】 图片转为灰度图，做二值化。...+轮廓多边形逼近，计算轮廓多边形逼近结果对应的边数量； contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2....0.01*cv2.arcLength(contour,True), True) # Checking for Triangles if len(vertices) == 3: len(vertices)得到轮廓逼近多边形的边数...(正八边形/正十边形)除了检测边数还可以加上凸包缺陷计算，可以将二者很好的区分； ③ 上面虽然是比较简单的图形，但是方法和思想可以共用，大家可以将自己的图像先处理简单后再做识别，必要时可以使用角点、夹角
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