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使用cv2 findContours时，图像中的轮廓看起来非常粗糙。如何改进？

使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓时，可以通过以下方法改进轮廓的粗糙程度：

图像预处理：在使用findContours函数之前，可以对图像进行预处理，例如使用高斯滤波器平滑图像，或者进行图像二值化处理，以减少噪声和细节对轮廓检测的影响。
轮廓近似：使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行多边形近似，可以将轮廓的边缘平滑化，从而减少粗糙度。该函数可以指定一个近似精度参数，通过调整该参数的值可以控制近似的程度。
轮廓滤波：可以根据轮廓的面积、周长、形状等特征进行滤波操作，去除不符合条件的轮廓。例如可以使用cv2.contourArea函数计算轮廓的面积，然后根据设定的阈值进行筛选。
轮廓细化：可以使用形态学操作，如腐蚀和膨胀，对轮廓进行细化处理。腐蚀操作可以减小轮廓的大小，膨胀操作可以增加轮廓的大小，通过适当的组合可以调整轮廓的粗细。
轮廓描边：可以使用cv2.drawContours函数将轮廓描绘在原始图像上，通过调整描绘的参数，如线宽、颜色等，可以改变轮廓的显示效果。

总结起来，改进轮廓的粗糙度可以通过图像预处理、轮廓近似、轮廓滤波、轮廓细化和轮廓描边等方法实现。具体的方法选择和参数调整需要根据具体情况进行调试和优化。

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凸性缺陷我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。...所以我们必须从cnt中获取这些值。...点多边形测试这个函数找出图像中一点到轮廓线的最短距离。它返回的距离，点在轮廓线外时为负，点在轮廓线内时为正，点在轮廓线上时为零。...我得到以下结果: - 匹配的图像A与本身= 0.0 - 匹配图像A与图像B = 0.001946 - 匹配图像A与图像C = 0.326911 看,即使是图像旋转也不会对这个比较产生很大的影响。...参考 Hu矩是平移、旋转和比例不变的七个矩。第七个是无偏斜量。这些值可以使用cpu.HuMoments()函数找到。对轮廓的这些属性暂时不是很感兴趣，就直接摘抄下来了。

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