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。 为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。...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。...让我们看看如何找到二进制图像的轮廓： import numpy as np import cv2 as cv im = cv.imread('test.jpg') imgray = cv.cvtColor...在此之前，代码示例中赋予它们的值将适用于所有图像。 如何绘制轮廓? 要绘制轮廓，请使用cv.drawContours函数。只要有边界点，它也可以用来绘制任何形状。...轮廓近似方法 这是cv.findContours函数中的第三个参数。它实际上表示什么？ 上面我们告诉我们轮廓是强度相同的形状的边界。它存储形状边界的(x,y)坐标。但是它存储所有坐标吗？
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。...让我们来看看如何找到二进制图像的轮廓线。...在那之前，代码样本中给它们的值对所有的图像都能正常工作。 如何绘制轮廓线？ 为了绘制轮廓线，我们使用了cv.drawContours函数。它也可以用来绘制任何形状，只要你有它的边界点。...• 绘制一幅图像中的所有轮廓线。cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) • 要画一个单独的轮廓，比如说第4个轮廓。
我们可以看到，左下角的红色里面包裹这三块黑色，而右上角的红色里面仅包含着一块黑色。这就是我们来识别的依据了！ 但为什么要以此为依据呢？看了下文findContours()函数的内容，你就知道了。...6@offset：每个轮廓点的可选偏移量，有默认值Point()，对ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数便可排上用场。...结合上面关于findContours()函数的介绍，我们可以先将红色区域扣出来，然后寻找边框，之后我们只需找出那个仅含一个子轮廓的轮廓，就是我们要找的红色区域。...上图中，蓝色框是我们检测出来的父轮廓，轮廓1里面有一个黑洞，也就是包含一个内嵌轮廓，而2中没有内嵌轮廓，3中有三个内嵌轮廓。 而我们要检测的就是轮廓1的内嵌轮廓。...但opencv中没有直接数父轮廓里所包含内嵌轮廓个数的函数。怎么办呢？ 我们就检测子轮廓（内嵌轮廓），检测到一个子轮廓，就将其父轮廓对应的数组元素加1。
讲解解决 cv2.findContours 返回值 "too many values to unpack (expected 2)" 的问题在使用 OpenCV 进行图像处理时，cv2.findContours...是一个常用的函数，用于检测图像中的轮廓。...cv2.findContours 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。...使用 cv2.findContours 函数，可以方便地从图像中检测出目标物体的轮廓，并在后续处理中进行标记、测量、分析等操作。...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。
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....对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（...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。
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。...在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版...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。 ?
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 主要步骤: 将RGB图像转化为HSV，H...，该函数会将除目标颜色外的其余颜色为黑色背景，仅保留该颜色为前景 cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) 参数解析： 第一个参数：hsv指的是原图 第二个参数...findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) 参数解析 第一个参数是寻找轮廓的图像； 第二个参数表示轮廓的检索模式..._KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法 返回值 cv2.findContours()函数返回三个值，一个是图像，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。...) #获取图像轮廓坐标，其中contours为坐标值，此处只检测外形轮廓 _, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL
本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。简单说一下这俩个函数用法。 函数cv2.findContours()有三个参数。第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。...而返回值根据OpenCV版本不同也不一样，但这俩个版本都会返回一个元组。OpenCV2.x版本第一个元素是轮廓，，而在OpenCV3.x中第二个才是轮廓。...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）。
例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。 在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。...步骤2：预处理框架 1、使用高斯滤波器对图像进行归一化。归一化图像可能会丢失许多小信息，但是我们需要归一化/模糊图像，以使我们的对象获得均等的颜色分布。...#mask = cv2.bitwise_and（mask1，mask2） 侵蚀和膨胀：侵蚀和膨胀填充阈值图像中的黑色和白色斑点。这样可使图像更清晰，平滑并突出主要对象。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。...: c = max(cnts, key = cv2.contourArea) 在上面给定的图像中，整个白色边界区域是轮廓。
讲解OpenCV检测黑色区域在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。...可以使用以下命令在Python中安装OpenCV：markdownCopy codepip install opencv-python方法一：使用阈值方法第一种方法是使用阈值方法来检测黑色区域。...当用OpenCV检测黑色区域的一个实际应用场景是汽车驾驶辅助系统中的车道检测。...下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV检测图像中的黑色车道线：pythonCopy codeimport cv2import numpy as npdef detect_lane(image):...最后，根据计算得到的参数，在图像上绘制车道线。在实际应用中，可以通过摄像头持续获取图像，并将该代码嵌入到车辆驾驶辅助系统中，从而实时检测车道线并提供辅助信息给驾驶员。
2.查找轮廓需要更改原始图像，通常使用原始图像的一份进行拷贝。 3.在opencv里，是从黑色背景里找白色。因此对象必须是白色，背景为黑色。...) #cv.minEnclosingCircle函数的参数要求是ndarray类型，因此这里将找到的 # 轮廓中的所有的点存放在一个列表中，然后使用这个列表创建数组 point_list=[] for...函数的参数要求是ndarray类型，因此这里将找到的 # 轮廓中的所有的点存放在一个列表中，然后使用这个列表创建数组 point_list=[] for i in contour: for j in...图像掩模和像素点 有时我们需要构成对象的所有像素点，我们可以将图像的所有轮廓提取出来，然后使用函数cv.drawContours()将轮廓内的区域填充为指定的颜色。...到此这篇关于opencv 图像轮廓的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像轮廓内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
阈值化将灰度图像转换为二值图像——一种新矩阵，其中每个像素具有两个值（通常是黑色或白色）之一。为此，使用恒定值阈值来分割像素。...查找卡片轮廓 接下来，我使用 OpenCV 的 findContours() 和 approxPolyDP() 方法来定位卡片。...利用图像的二进制值属性，findContours() 方法可以找到 “ 连接所有具有相同颜色或强度的连续点（沿边界）的曲线。”...cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 标志仅通过编码轮廓端点来压缩轮廓信息。在进行了一些错误检查以排除非卡片之后，我们使用approxPolyDP ()方法使用轮廓端点来估计多边形曲线。...我获取了生成的图像，并使用不同的方法从处理后的卡片中提取每个属性——形状、阴影、颜色和计数。
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例，帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像，感兴趣的朋友可以了解下 图像轮廓概念 轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形...寻找轮廓的操作一般用于二值图像，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图。...注意：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。...opencv找出图像轮廓 使用cv.findContours()寻找轮廓： import cv2 as cvimport numpy as np img = cv.imread('j.png')img_gray...以上就是python 基于opencv 绘制图像轮廓的详细内容
在使用OpenCV的过程中，findcontours是相对使用比较多的，在之前的博客中，介绍了vector > contours容器： http://blog.csdn.net...contours中的一堆点，到底以一个怎样的方式把轮廓表征出来，定义如下 enum { CHAIN_APPROX_NONE=CV_CHAIN_APPROX_NONE, CHAIN_APPROX_SIMPLE...； 2为压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分； 3,4为使用the flavors of Teh-Chin chain近似算法的一种。...最后补充一点： findcontours函数将二值化后图像白色区域当作前景，黑色部分当做背景。所以找轮廓找到的是白色区域的轮廓。...这个函数有一个特点，如果白色区域延伸到了图像边界，那么图像的边界也是被当作轮廓的一部分，这就造成了可能会出现一个很大的外轮廓。
OpenCV中轮廓发现函数如下: void cv::findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray...hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() ) 参数解释如下： image: 输入图像、八位单通道的，背景为黑色...，可以实现对二值图像的几何形状判别、测量、面积过滤、获取每个对象的几何属性包括面积、周长、编码点、形状、层次/位置信息、欧拉数、中心位置、倾斜角度。...综合运用代码演示 2020年 以前我分享过一些综合使用的例子，列表如下(都看过你就赢了)： 二值图像分析案例精选 OpenCV二值图像案例分析精选 | 第二期 OpenCV轮廓层次分析实现欧拉数计算...OpenCV寻找复杂背景下物体的轮廓 如何识别出轮廓准确的长和宽 OpenCV中几何形状识别与测量 OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 OpenCV直线拟合检测 OpenCV中实现曲线与圆拟合
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...，结果放到vector> contours数组中 3、遍历每一个轮廓多边形，首选计算轮廓面积，过滤那些面积特别小的轮廓（比如面积小于1000则不处理，例如上图中的那个黑色的圆点...{ vector> contours; vector hierarchy; // 从膨胀化的二值图像中检索轮廓 findContours(imgDil
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。...OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下： import cv2 img = cv2.imread("....contour返回值 cv2.findContours()函数首先返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。这个概念非常重要。...轮廓的绘制 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。...too many values to unpack (expected 2)的错误 最近在OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章对你有用，请戳底部广告支持 欧拉数定义 二值图像分析中欧拉数重要的拓扑特征之一，在图像分析与几何对象识别中有着十分重要的作用，...对于任意一个几何形状来说，如果我们要求得它的欧拉数，就首先要分析它的轮廓结构，然后根据轮廓层次结构计算得到N与H值。 欧拉数是图像几何识别中重要的属性，举例如下图中三个英文字母 ?...二：轮廓层次信息获取 在OpenCV对二值图像进行轮廓分析输出的层次结构会保存在一个Vec4i的结构体中，这里有必要首先看一下轮廓发现API及其相关参数的解释： void cv::findContours...此外轮廓发现函数对输入image图像的要求必须满足 背景是黑色 ，0表示 对象或者前景是白色，1表示 三：欧拉数计算方法 有了轮廓的层次信息与每个轮廓的信息之后，尝试遍历每个轮廓，首先通过调用findContours...就可以获取二值图像的轮廓层次信息，然后遍历每个轮廓，进行层次遍历，获得每层子轮廓的总数，最终根据轮廓层级不同分为孔洞与连接轮廓的计数，二者想减得到每个独立外层轮廓的欧拉数。
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。...这是将灰度或rgb图像转换为二进制图像的过程。例如 ? （这是RGB帧） ?...（这是二进制阈值帧） 因此，在对rgb帧进行阈值处理后，程序很容易找到轮廓，因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色（在简单的二进制脱粒中）或白色（在如上所述的反向二进制脱粒中），因此分割（将背景与前景即我们的对象分开...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。...然后，在固定背景之后，我们将从框架中减去背景，并用wewant背景（这里是一个简单的黑色框架）替换它。 实施上述技术，我们应该得到如下输出： ?
在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能，尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。...颜色检测核心api 按照惯例，先要介绍一下opencv中常用的hsv像素格式。颜色还是那个颜色，只是描述颜色用的参数变了。h代表色调，s代表饱和度，v代表明度，比使用rgb格式更方便计算与思考。...opencv中也提供了将rgb bgr等转为hsv图片的api： hsvImage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.inRange,给定一个要检测的...将hsv值在该范围内的像素点全部变为白色，不在的则为黑色。...返回两个列表，contours里是找到的所有轮廓，hierarchy是那些轮廓之间的相对位置关系 contours, hierarchy = cv2.findContours(grayImage, cv2
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