OpenCV的findContours方法中存在重复项
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。其中，findContours方法是OpenCV中用于寻找图像中的轮廓的函数。
findContours方法的作用是在二值化图像中寻找轮廓，并将轮廓存储为一个向量。它的语法如下：
void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());参数说明：
- image：输入的二值化图像，通常为灰度图像或二值图像。
- contours：输出的轮廓向量，每个轮廓由一系列点组成。
- hierarchy：可选的输出向量，用于存储轮廓的层级关系。
- mode：轮廓检索模式，指定轮廓的检索方式。常用的模式有RETR_EXTERNAL（只检索最外层轮廓）和RETR_TREE（检索所有轮廓并建立轮廓的层级关系）。
- method：轮廓逼近方法，指定轮廓的逼近方式。常用的方法有CHAIN_APPROX_SIMPLE（压缩水平、垂直和对角线段，仅保留其端点）和CHAIN_APPROX_NONE（保留所有的轮廓点）。
- offset：可选的偏移量，用于指定轮廓点的偏移。
findContours方法的返回值是一个整数，表示找到的轮廓的数量。
OpenCV的findContours方法可以应用于许多计算机视觉任务，如图像分割、目标检测、形状识别等。通过寻找图像中的轮廓，我们可以提取出感兴趣的区域，并进行后续的处理和分析。
在腾讯云的产品中，推荐使用云图像处理（Image Processing）服务来进行图像处理和计算机视觉任务。该服务提供了丰富的图像处理功能，包括轮廓检测、图像分割、目标识别等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图像处理服务的信息：
总结：OpenCV的findContours方法是一个用于寻找图像中轮廓的函数。它可以应用于图像处理和计算机视觉任务中，通过寻找轮廓可以提取出感兴趣的区域。在腾讯云中，推荐使用云图像处理服务进行图像处理和计算机视觉任务。
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2回答
我想找出分割岩石的二值图像的轮廓。opencv中的findContours函数存在一些问题。
，，轮廓尺寸约为1000，而二值图像的轮廓可能在30-50左右。当我画出所有的轮廓时，它们似乎是二值图像中黑色边界的一个很好的表示。但是当我只画一个随机指数的等高线时，它会显示一个很小的轮廓。
图片如下：
二进制图像
所有索引的等值线
随机轮廓指数的等高线。小绿色轮廓
我想要精确的轮廓数，就像在二值图像中一样。
代码：
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
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我使用完全相同的步骤来寻找图像的轮廓，但我在Opencv 2.4.8和Opencv 3.2中得到了两个不同的结果！有人知道为什么吗？以下是程序：
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::imwrite("binImageInB.jpg", binImageIn);
// find contour of the binary image
cv::findContours( bin
浏览 5提问于2018-01-08得票数 1
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我正在使用OpenCV分割PCB的芯片部分。我试着使用opencv库中的查找轮廓方法，但我找不到一种方法来找到chip.Can帮助我的最里面的轮廓。
寻找所有轮廓的代码-
img = cv2.imread(args['image'])
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0.5)
edge = cv2.Canny(blur, 0, 50, 3)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edge, cv2.RETR
浏览 4提问于2020-07-27得票数 0
1回答
检测图像中的对象
、、、
我已经附上了一个由物体组成的图像。问题是找出图像中存在的对象的计数。我已经尝试了opencv查找轮廓函数和模板匹配，但它不能很好地工作。图像中存在的对象不需要相同。
有没有更好的方法来解决这类问题。
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(bilateral_filtered_image,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
new_cnts=[]
for c in contours:
area = cv2.contourArea(c)
k = cv2.isContourConve
浏览 8提问于2017-08-29得票数 0
1回答
我需要导出图像(在一个常见的格式，例如，png，jpg，pdf，tiff)包含原始图像显示分割对象的轮廓。
因此，我可以使用openCV分割一组图像，并能够绘制检索到的对象的轮廓(绿色)，并最终将图像与轮廓一起打印出来：
[...]
h, w = thresholded.shape[:2]
_, contours0, hierarchy = cv.findContours(thresholded.copy(), cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = [cv.approxPolyDP(cnt, 3, True) for cnt in
浏览 0提问于2019-02-05得票数 0
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几个小时以来，当我尝试使用XCode时，我一直在试图找出findContours中的问题所在。基本上这是我的代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
Mat img = imread(helper::getImageSequence(3, image_value_temp));
Mat img_gray = Mat(Size(img.cols, img.rows), CV_8UC1);
Mat img_canny;
cvtColor(img, img_gray, CV_BGR2GRAY);
浏览 2提问于2012-12-08得票数 0
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1回答
在opencv中有没有一种计算粗糙度轮廓的方法？
图像样本：
更新
我计算粗糙度的代码：
周长轮廓/凸壳周长
nomeimg = 'Riscalate2/JPEG/e (5).jpg'
img = cv2.imread(nomeimg)
gray = cv2.imread(nomeimg,0)#convert grayscale adn binarize
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(6,6))
graydilate = cv2.erode(gray, element) #imgbnbin
c
浏览 2提问于2013-02-28得票数 0
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我想用定向椭圆来表示斑点。 我已经在opencv中用findContours()实现了这一点。但我考虑的是实时应用轮廓或斑点检测器，它们的性能会更好。 GaussianBlur(im, tempIm, Size(9, 9), 1, 1, BORDER_REFLECT);
findContours(tempIm, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_TC89_KCOS); 同样，模糊扩展了blob的边界，这不是必需的。 输入图像 ? 输出图像 ?
浏览 17提问于2019-04-03得票数 0
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我正在尝试使用OpenCV (4.4.0)来绘制图像中数字的轮廓。但对我不起作用。下面是我的代码：
# Read the input image and deskew it
im = cv2.imread('1742.jpg')
# Convert to grayscale and apply Gaussian filtering to filter noisy pixels
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im_gray = cv2.GaussianBlur(im_gray, (5, 5), 0)
# Thre
浏览 1提问于2020-12-03得票数 0
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1回答
我正在使用VS2015、EmguCV 3和VB，并试图翻译一些C++代码。
C++
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(bw, contours, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i)
{...}
我试图使用完整的中给出的一些面向对象的代码。基本上，这段代码将告诉我物体在图像中面向的角度。不幸的是，这是
浏览 2提问于2016-08-30得票数 1
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我试图把最小的包围框，每一个这些“斑点”如下所示。作为图像处理管道的一部分，我使用findContours来检测数据中的等高线，然后绘制一个给定一系列已发现轮廓的最小边界框。
最小边框并不是非常精确--有些功能显然被忽略了，而另一些功能则不能完全“封装”一个完全连接的功能(相反，它被分割成几个小的最小边界框)。我使用了检索模式 (RETR_TREE如下所示)和等高线近似方法 (CHAIN_APPROX_TC89_L1 )，但找不到我真正喜欢的东西。有人能提出一个更健壮的策略来使用OpenCV更准确地捕捉这些轮廓吗？
import numpy as np
import cv2
#
浏览 5提问于2015-12-28得票数 5
1回答
我想找到我的图像的轮廓，然后我想用openCV绘制轮廓。我使用的是VS 2012和OpenCV 2.4.5，我写了关于寻找等高线和绘制等高线的示例代码。但是我堆叠了那个可怕的错误:)如果有任何帮助，我将不胜感激
void MyClass::findContoursAndDraw(cv::Mat image,int b,int g,int r)
{
findContours(image,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for(int i=0;i<contours.size();i++)
{
int size=cv::co
浏览 0提问于2013-06-27得票数 1
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我尝试在图像中的对象周围绘制轮廓，但遇到错误OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats ([Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only) in cvStartFindContours, file C:\builds\master_PackSlaveAddon-win64-vc12-static\opencv\modules\img
浏览 0提问于2015-05-23得票数 5
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1回答
我在试着把一个人的轮廓从未知的视频流中分离出来。(用户网络摄像头)，使用C++/Cinder/OpenCV。我已经识别和绘制了轮廓，但我没有得到整个人的轮廓，只有元素(头发，眼睛等)。
我使用: BackgroundSubtractorMOG2来删除背景。模糊以删除噪波。自适应阈值。在一定的复杂性上找到并绘制等高线。
代码：
Surface surface;
surface = mCapture.getSurface();
// To texture for display
textureCapture = Texture( surface );
// Greyscale
浏览 3提问于2012-12-07得票数 1
1回答
我在寻找最大轮廓时遇到了一个问题。在精明的边缘检测之后，我使用图像：
那我就用
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
找出轮廓：
下一步是找到最大的轮廓..。我试过：
contour = max(contours, key = cv2.contourArea)
但这给我的感觉是：
有什么办法解决这个问题吗？谢谢!
代码：
import cv2
image = cv2.imread('TEST_1.png')
gray =
浏览 2提问于2020-05-27得票数 1
2回答
嗨，我想在这个里做些类似的事情。在V-rep系统中使用python，现在我的机器人正在工作，只需要处理我想要绘制的图像。
要做到这一点，我需要有一个向量(x，y)坐标的路径的笔。所以我尝试使用OpenCV findContours函数。这是我的代码：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('img.jpg', 3)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges,contours,hierar
浏览 0提问于2018-01-20得票数 1
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1回答
这可能有点“一般”的问题，但我如何执行灰度图像分割和保持最大的轮廓？我试图从乳房X光片中去除背景噪声(即标签)，但我没有成功。这是原始图像：
首先，我应用AGCWD算法(基于论文“利用加权分布的自适应伽玛校正有效增强对比度”)来获得更好的图像像素对比度，如下所示：
之后，我尝试执行以下步骤：
使用OpenCV的KMeans聚类算法进行图像分割：
enhanced_image_cpy = enhanced_image.copy()
reshaped_image = np.float32(enhanced_image_cpy.reshape(-1, 1))
number_of_c
浏览 2提问于2020-11-15得票数 1
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我正在用OpenCV python编写一个项目。这基本上是一个交通监控最后一年的项目..到目前为止，我已经编写了代码，当运行时，它可以识别视频中的车辆，并在这些车辆上绘制一个矩形和质心。现在，我想要做的是绘制运动矢量或跟踪上面找到的轮廓，即车辆。我无法计算opencv光流函数在这种情况下的参数是什么。有人能帮我吗？谢谢..这是代码的轮廓查找部分。
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CH
浏览 2提问于2015-12-14得票数 0
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv ){
//sets up image you want
Mat img = imread("shape.jpg&#
浏览 2提问于2016-06-12得票数 1
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int main()
{
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
int largest_area=0;
int largest_contour_index=0;
OriginalImage = imread("C:\\Data Drive\\opencv Projects\\testwithC++\\Plant001-9\\SideView90\\Day_021.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
BackgroundImage = i
浏览 2提问于2016-04-18得票数 1
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