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OpenCV -使用凸包和自适应阈值在手指上绘制轮廓

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,可以用于图像和视频分析、目标检测和跟踪、人脸识别、图像增强等应用。

在使用OpenCV进行手指轮廓绘制时,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入OpenCV库和其他必要的库:
代码语言:txt
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import cv2
import numpy as np
  1. 读取图像并进行预处理:
代码语言:txt
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image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
  1. 使用自适应阈值进行图像二值化:
代码语言:txt
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thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 4)
  1. 对二值图像进行形态学操作,以去除噪声并增强轮廓:
代码语言:txt
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kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2)
eroded = cv2.erode(dilated, kernel, iterations=1)
  1. 寻找轮廓并绘制:
代码语言:txt
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contours, hierarchy = cv2.findContours(eroded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
  1. 使用凸包找到手指的轮廓:
代码语言:txt
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for contour in contours:
    hull = cv2.convexHull(contour)
    cv2.drawContours(image, [hull], -1, (0, 0, 255), 2)

最后,可以通过以下代码显示绘制好轮廓的图像:

代码语言:txt
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cv2.imshow("Contours", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV的优势在于其强大的图像处理和计算机视觉算法库,可以快速实现各种图像处理任务。它的应用场景包括但不限于人脸识别、目标检测和跟踪、图像增强、图像分割等。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务,其中与图像处理和计算机视觉相关的产品是腾讯云图像处理(Image Processing)服务。该服务提供了丰富的图像处理功能和算法,可以用于图像识别、图像增强、图像分割等应用场景。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云图像处理服务官方文档:腾讯云图像处理

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OpenCV4系统化学习路线图与教程

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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。...阈值 ret,thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) 【2】 查找轮廓+轮廓多边形逼近...进一步根据外接矩形宽高判断是矩形还是正方形; len(vertices)==8,对应为四角形; len(vertices)==10,对应为五角形; len(vertices)>=12,对应为圆形; 【3】 结果绘制输出...(正八边形/正十边形)除了检测边数还可以加上缺陷计算,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...、缺陷等方法; 测试图片与源码下载链接: https://github.com/akshaybhatia10/ComputerVision-Projects/tree/master/FindShapes

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一、方法 二值图像几何形状提取与分离,是机器视觉中重点之一,CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛,OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具 - SimpleBlobDetector...类,使用它可以实现对二值图像几何形状的分离与分析。...而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能,主要是有三个: 自动的图像灰度与二值化,根据输入的步长与阈值,得到半径 实现了轮廓查找功能,可以查找所有轮廓, 然后在此基础基于几何矩的计算实现各种基于几何特征的过滤...惯性率 惯性率是跟偏心率,圆形的偏心率等于0, 椭圆的偏心率介于01之间,直线的偏心率接近于0, 基于几何矩计算惯性率比计算偏心率容易,所以OpenCV选择了惯性率这个特征值,根据惯性率可以计算出来偏心率...,偏心率与惯性率之间关系表示如下 凸度 表示几何形状是还是凹的度量。

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