如何使用opencv消除小轮廓区域

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。使用OpenCV消除小轮廓区域的一种常见方法是通过轮廓面积进行筛选。

以下是使用OpenCV消除小轮廓区域的步骤：

导入OpenCV库和相关模块：

import cv2
import numpy as np

读取图像并进行预处理：

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

进行二值化处理：

ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

查找轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

遍历轮廓并计算轮廓面积：

for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)

根据设定的阈值筛选出满足条件的轮廓：

if area > threshold:
    cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

在上述代码中，threshold是设定的轮廓面积阈值，可以根据实际需求进行调整。

推荐的腾讯云相关产品：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，包括图像识别、图像增强、图像分割等，可以与OpenCV结合使用，进一步提升图像处理的效果。

腾讯云产品介绍链接地址：腾讯云图像处理

相关·内容

基于OpenCV的区域分割、轮廓检测和阈值处理

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？...简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。我们如何定义ROI？在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。...（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。...如何在框架中找到轮廓？对我而言，在将ROI框架设为阈值后，找到轮廓效果最佳。因此，要找到轮廓，手上的问题是- 什么是阈值？阈值不过是图像分割的一种简单形式。

2.4K2 2

使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码...然后使用findContours，用来获得二值化图像的轮廓信息，findContours中cv2.RETR_EXTERNAL是表示轮廓获取方式，是表示内圈的轮廓不需要进行获取，cv2.CHAIN_APPROX_NONE...表示是轮廓曲线记录的方式，CHAIN_APPROX_NONE表示记录所有的轮廓点，具体的参数说明可以参看： https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc...然后，后面的contourArea是用来获取轮廓所包围的面积，threshold是面积阈值，当小于该阈值时认为是孤立小区域，需要去除最后drawContours是对孤立小区域进行去除的方式，去除操作比较简单...以上这篇使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.2K2 1

使用folium绘制区域轮廓与网格线

，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。先看效果： ? 1....官网： https://python-visualization.github.io/folium/ 绘制区域轮廓用到的是PolyLine方法，本质上就是将区域的若干个经纬度坐标点一一连线，颗粒度约细则轮廓越精确...所以，这里我们要绘制北京市的行政区域轮廓的话，需要先获取其经纬度坐标点列表。在上期案例《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》...中我们已经获取了北京市的行政区域轮廓经纬度坐标点列表，这里就演示一下绘制过程： import folium m = folium.Map([39.929986, 116.395645], # 北京市中心区域经纬度...区域到这里，大家对folium绘制轮廓就有了一定的了解，是不是还蛮简单的，那就简单定义一个函数吧。

7.6K2 1

OpenCV消除高亮illuminationChange函数的使用

——《微卡智享》本文长度为1129字，预计阅读4分钟导语上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用，文中提到过因为手机拍的照片，部分地方反光厉害。...OpenCV本身也有一个消除高亮的函数，今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用，就结果来说，有效果，但不多。...具体的实现思路如下： # 去高光实现步骤 1 获取图像区域，替换背景 2 二值化检测高光区域 3 查找高光区域轮廓生成掩膜 4 进行去高光操作其实上面的步骤来说，在去高光操作最核心的两个步骤就是通过二值化检测高光区域...02 查找高光区域查找高光区域这里我也写成了一个函数，里面加了一步直方图均衡化，主要是本身图像清晰度也不高，所以使用直方图均衡化把图像对比度进行调整了一下，增强局部的对比度，更好的进行查找。...，所以需要再加一步查找轮廓，针对轮廓生成外接矩形填充后才能使用。

1.2K1 0

实战 | OpenCV如何将不同轮廓合并成一个轮廓(附源码)

导读本文主要介绍如何用OpenCV将不同的轮廓合并成一个轮廓的实现方法和代码演示。...背景介绍在图像处理的应用场景中常常会遇到一种情况，本来是一个整体的目标，因为不同的亮度或其他原因导致它分割成多个部分，这种情况在用OpenCV处理的时候会被当成多个轮廓(如下图所示)，那么遇到这种情况...，我们如何把不同的轮廓合并成一个轮廓，然后做后续的处理呢？...实现方法与步骤这里我们不用上面的绘画图，而是使用下面这张图做演示：我们的目的：将上图中的文字轮廓看成一个整体，然后求其最小外接矩形，获得角度，将文字旋转水平，后续可以做简单的文字识别。...= cv2.threshold(S, 138, 255, cv2.THRESH_BINARY) 【2】中值滤波去除小杂讯 blurImg = cv2.medianBlur(thresImg,5) cv2

6.8K3 1

VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

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？...，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...），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...; string objectType; if (area > 1000) // 过滤那些面积特别小的轮廓，消除噪声 { float peri = arcLength(contours

3250 0

OpenCV中如何提取不规则ROI区域

，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域...其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。...于是另外一个问题也随之而来，我们怎么生成这样mask区域，答案是在OpenCV中有两种方法搞定Mask区域生成。...方法二：这个也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通过程序生成mask，其实真的很简单。看代码演示吧!...主要是分为三步提取轮廓ROI 生成Mask区域提取指定轮廓特别需要注意的是->其中生成Mask可以根据轮廓、二值化连通组件分析、inRange等处理方法得到。

7K3 2

基于OpenCV的特定区域提取

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。...使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....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....对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”...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。

2.9K3 0

实战解惑 | OpenCV中如何提取不规则ROI区域

对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。...其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。...于是另外一个问题也随之而来，我们怎么生成这样mask区域，答案是在OpenCV中有两种方法搞定Mask区域生成。...方法二：这个也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通过程序生成mask，其实真的很简单。看代码演示吧!...主要是分为三步提取轮廓ROI 生成Mask区域提取指定轮廓特别需要注意的是->其中生成Mask可以根据轮廓、二值化连通组件分析、inRange等处理方法得到。

3.6K4 1

如何使用Ghostbuster消除Elastic悬空IP

关于Ghostbuster Ghostbuster是一款功能强大的Elastic安全审计工具，该工具可以通过对目标AWS账号中的资源进行分析，从而消除Elastic悬空IP。...、动态枚举“.aws/config”中的每一个AWS账号； 2、从AWS Route53中提取记录； 3、从Cloudflare中提取记录（可选）； 4、从CSV输入中提取记录（可选）； 5、遍历所有区域...、单个区域或以逗号分隔的区域列表； 6、获取与所有AWS帐户关联的所有Elastic IP； 7、获取与所有AWS帐户关联的所有公共IP； 8、交叉检查DNS记录，以及组织拥有的IP，以检测潜在的接管风险...或者直接使用下列命令进行安装： pip install ghostbuster 然后通过“ghostbuster”命令来使用Ghostbuster即可。...运行Ghostbuster，提供Cloudflare DNS记录的访问令牌，向Slack Webhook发送通知，遍历的所有AWS区域中“.aws/config or .aws/credentials

4282 0

总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

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。...使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....使用Canny算法的边缘检测输出请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。...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....对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”

4.1K2 0

OpenCV中如何正确的给文字区域加上底色

图示如下：如何生成这种显示 OpenCV中有个获取字体跟文本宽高的函数，调用该函数可以获取 Size cv::getTextSize( const String &...返回的参数类型是cv::Szie文本区域的宽度与长度，有这个就可以根据它完成在文本框上方的文字底色矩形区域绘制，然后在把相关的文本通过putText绘制完成，这样就实现了如下图中显示效果相关的代码显示如下...FONT_HERSHEY_SIMPLEX;int thickness = 1;float fontScale = 0.5;int baseline = 0;Scalar color(140, 199, 0); 使用...cv::getTextSize获取文本区域大小并绘制底色矩形，显示检测框: Rect box((int)tl_x, (int)tl_y, (int)(br_x - tl_x), (int..., fontScale, Scalar(255, 0, 255), thickness, 8); Pytho部分得代码，同样是分为两个部分，实现如下： # 动态合理显示文本区域

2.6K4 0

实战解惑 | OpenCV中如何提取不规则ROI区域

，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。...其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。...于是另外一个问题也随之而来，我们怎么生成这样mask区域，答案是在OpenCV中有两种方法搞定Mask区域生成。...新手最迷茫的地方，如何通过程序生成mask，其实真的很简单。...ROI 生成Mask区域提取指定轮廓特别需要注意的是->其中生成Mask可以根据轮廓、二值化连通组件分析、inRange等处理方法得到。

1.2K1 0

使用opencv识别图像红色区域,并输出红色区域中心点坐标

适用小白，大佬勿喷个人配置：vs2013 ; opencv 3.0 ; 直接上效果图 ?...注意：右下角的水印把中心点挡住了，要仔细看才能看到下面是代码： #include <iostream #include<opencv2\opencv.hpp #include <opencv2/imgproc...如果等级为0，绘制单独的轮廓。如果为1，绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓如果值为2，所有的轮廓。...下限被置为上限的一半 //65, //累加器的阀值 //25, //最小圆半径 //50 //最大圆半径 //); } cvShowImage( "contour", dst ); } 以上这篇使用...opencv识别图像红色区域,并输出红色区域中心点坐标就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.9K3 0

【走进OpenCV】滤波代码原来这么写！

小白导读学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。...膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。...#include #includeusing namespace std;using namespace...开运算：先腐蚀再膨胀，用来消除小物体闭运算：先膨胀再腐蚀，用于排除小型黑洞形态学梯度：就是膨胀图与俯视图之差，用于保留物体的边缘轮廓。顶帽：原图像与开运算图之差，用于分离比邻近点亮一些的斑块。...opencv里有一个很好的函数getStructuringElement，我们只要往这个函数传相应的处理参数，就可以进行相应的操作了，使用起来非常方便。下面列举一下相应的操作宏定义。 ?

4001 0

使用网络摄像头和Python中的OpenCV构建运动检测器(Translate)

本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！...接下来，我们将使用像素强度来优化Delta帧，优化后的帧称为阈值帧。并且，我们将应用一些复杂的图像处理技术，例如阴影消除、扩张轮廓等，以完成在阈值帧上提取对象物体。...对于我们的用例来说，除了极端外部轮廓以外的其他轮廓都是无用的。因此我们必须使用一些近似方法来优化轮廓的提取过程。...例如使用曲线近似或曲线插值，也可以使用简单链近似规则，即压缩水平、垂直和对角线线段，只保留其端点。因此，我们能够很快得到最佳拟合轮廓。 ? 第八步：找到轮廓区域，并在矩形中形成端点： ?...实际上我们并不想捕捉像昆虫这样的小物体，而是要捕捉像人或动物这样的大物体。因此我们采用轮廓区域的概念，即跳过那些面积小于10000像素的对象。对于大于此区域的轮廓，我们将状态设置为1，即检测到对象。

2.9K4 0

【走进OpenCV】这样腐蚀下来让我膨胀！

学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。...膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。...#include #include using namespace std; using namespace...开闭运算开运算：先腐蚀再膨胀，用来消除小物体闭运算：先膨胀再腐蚀，用于排除小型黑洞形态学梯度：就是膨胀图与俯视图之差，用于保留物体的边缘轮廓。...opencv里有一个很好的函数getStructuringElement，我们只要往这个函数传相应的处理参数，就可以进行相应的操作了，使用起来非常方便。下面列举一下相应的操作宏定义。 ?

5991 0

opencv remap matlab,如何使用OpenCV的remap函数？

做作的小例子img = np.uint8(np.random.rand(8, 8)*255) #array([[230, 45, 153, 233, 172, 153, 46, 29], # [172,...完整用例示例下面是一个完整的代码示例，使用地面真值单应，手动扭曲像素位置，然后使用remap()从转换点映射图像。注意，这里我的单应式将true_dst转换为src。...然后使用remap()查找源图像中的这些点，并将它们映射到目标图像中。

1.2K2 0

利用OpenCV识别玻璃纤维织物劈缝缺陷

通过采用该图像采集模块可以获得高对比度的图像，当织物无缺陷时，图像上没有透光部分，如图2所示，织物有缺陷时，织物缺陷部分将有亮光透过，缺陷将被清晰的勾勒出来，右下图中高亮区域即为织物的劈缝缺陷。...图2 有缺陷和无缺陷玻璃纤维织物采集图像后，采用OpenCV图像处理软件进行织物的质量检测。...基于OpenCV机器视觉库的图像处理法进行织物的缺陷检测首先对图像处理进行平滑处理以消除噪声干扰，然后对图像进行图像分割、形态学处理和特征提取，最后对提取的缺陷特征进行参数计算，求出图像中的缺陷的个数...形态学处理：采用形态学中的闭运算操作对二值化的图像进行处理，消除干扰的小杂点，提高缺陷的检出率及检测准确性。...特征提取：利用OpenCV中findContours实现形态学处理后图像的轮廓提取与分析，先采用contourArea函数计算出每个轮廓的面积，并通过与设定的面积参数比较赛选出符合缺陷面积特征的轮廓后，

4712 0

还在用肉眼找不同吗？这个技术轻松搞定

你可以使用下面的OpenCV安装教程学习如何在系统上配置和安装python和OpenCV。...现在，找到这些轮廓，这样我们可以在被标识为“不同”的区域画出矩形。...现在我们已经将轮廓存储在一个列表中，然后在沿着每张图片的不同区域画出矩形。...# 遍历轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓的边界框，然后在两张输入图片中代表图片不同点的区域绘制边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2...总结今天的文章，我们学习了如何使用OpenCV、python和scikit-image的结构相似性所有（SSIM）来计算图片的不同点。

6.1K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何使用opencv消除小轮廓区域

相关·内容

基于OpenCV的区域分割、轮廓检测和阈值处理

使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

使用folium绘制区域轮廓与网格线

OpenCV消除高亮illuminationChange函数的使用

实战 | OpenCV如何将不同轮廓合并成一个轮廓(附源码)

VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测

OpenCV中如何提取不规则ROI区域

基于OpenCV的特定区域提取

实战解惑 | OpenCV中如何提取不规则ROI区域

如何使用Ghostbuster消除Elastic悬空IP

总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

OpenCV中如何正确的给文字区域加上底色

实战解惑 | OpenCV中如何提取不规则ROI区域

使用opencv识别图像红色区域,并输出红色区域中心点坐标

【走进OpenCV】滤波代码原来这么写！

使用网络摄像头和Python中的OpenCV构建运动检测器(Translate)

【走进OpenCV】这样腐蚀下来让我膨胀！

opencv remap matlab,如何使用OpenCV的remap函数？

利用OpenCV识别玻璃纤维织物劈缝缺陷

还在用肉眼找不同吗？这个技术轻松搞定

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐