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OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一

轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度所有连续点(沿边界)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。...轮廓是图像中所有轮廓Python列表。每个单独轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组边界点对象。 注意 稍后我们将详细讨论第二和第三个参数以及有关层次结构。...轮廓近似方法 这是cv.findContours函数中第三个参数。它实际上表示什么? 上面我们告诉我们轮廓是强度相同形状边界。它存储形状边界(x,y)坐标。但是它存储所有坐标吗?...只需在轮廓数组所有坐标上绘制一个圆(以蓝色绘制)。

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    cv2.drawContours

    1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同颜色或者灰度。轮廓形状分析和物体检测和识别中很有用。为了准确,要使用二值化图像。...如何在一个二值图像中查找轮廓。 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。...每一个轮廓都是一个Numpy数组,包含对象边界点(x,y)坐标。 1.2怎样绘制轮廓 函数cv2.drawContours()可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供边界点绘制任何形状。...之前提到轮廓是一个形状具有相同灰度值边界,它会存储形状边界上所有的(x,y)坐标。...perimeter = cv2.arcLength(cnt,True)2.4轮廓近似 将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成轮廓形状,新轮廓数目由我们设定准确度来决定,使用Douglas-Peucker

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    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    有关示例,请参阅帖子: 如何在Python中加载机器学习数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你数据,现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中数据转换为NumPy数组。...有些算法,Keras中时间递归神经网络(LSTM),需要输入特定包含样本、时间步骤和特征三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要,这样你数据就能满足于特定Python库。...数据形状 NumPy数组有一个shape属性,它返回一个元组,元组中每个元素表示相应数组每一维长度。...reshape()函数接受一个参数,该参数指定数组形状。将一维数组重塑为具有一列二维数组,在这种情况下,该元组将作为第一维(data.shape[0])中数组形状和第二维中1。...,将该数组重塑为具有5行1列形状,并输出。

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    例如,我们可以通过简单地创建 2D NumPy 数组从头开始创建3x3正方形黑色图像: img = numpy.zeros((3, 3), dtype=numpy.uint8) 如果我们将此图像打印到控制台...OpenCV 图像是numpy.array类型 2D 或 3D 数组。 8 位灰度图像是包含字节值 2D 数组。 24 位 BGR 图像是一个 3D 数组,其中也包含字节值。...我们也知道这将返回一个图像,它实际上是一个数组2D 或 3D 数组,具体取决于传递给imread参数)。...最后,OpenCV 提供filter2D函数(用于与 2D 数组进行卷积)和sepFilter2D函数(用于可分解为两个一维核 2D特殊情况)。...具有条件数组和两个可能输出值数组逻辑可以使用numpy.where函数简明表示。 考虑到这种方法,让我们考虑一下copyRect函数。

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    NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

    视图返回原始数组NumPy 数组形状 数组形状是每个维中元素数量。 获取数组形状 NumPy 数组有一个名为 shape 属性,该属性返回一个元组,每个索引具有相应元素数量。...每个索引处整数表明相应维度拥有的元素数量。 上例中索引 4,我们值为 4,因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组形状。...数组形状是每个维中元素数量。 通过重塑,我们可以添加或删除维度或更改每个维度中元素数量。 从 1-D 重塑为 2-D 实例 将以下具有 12 个元素 1-D 数组转换为 2-D 数组。...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组 4 个元素,但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组,因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例 尝试将具有 8 个元素 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素 2D 数组(将产生错误): import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十九):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot)

    它以简洁、易读语法而闻名,并且具有强大功能和广泛应用领域。...Python具有丰富标准库和第三方库,可以用于开发各种类型应用程序,包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。...本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算方法,主要包含以下内容: Python:基本数据类型、容器(列表、元组、集合、字典)、函数、类 Numpy数组创建、数组操作、数组数学、...x_mesh、y_mesh和z参数分别表示等高线图x、y和z坐标数据。 50参数表示等高线图轮廓线数量(可以根据需要调整)。 cmap='viridis'参数指定了颜色映射方案。...使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴标签。 运行示例代码后,将看到一个3D等高线图,其中等高线位置和形状由z数组确定。

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    opencv(4.5.3)-python(十八)--轮廓线入门

    • 你将看到这些函数:cv.findContours(), cv.drawContours() 什么是轮廓线? 轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)曲线,具有相同颜色或灰度。...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。...然后它输出轮廓线和层次结构。轮廓线是一个包含图像中所有轮廓线Python列表。每个单独轮廓线是一个Numpy数组,包含物体边界点(x,y)坐标。...轮廓线逼近法 这是cv.findContours函数第三个参数。它实际上表示什么呢? 上面我们说过,轮廓线是具有相同灰度形状边界。它存储了一个形状边界(x,y)坐标。...下面是一个矩形图片,演示了这个技术。只要在轮廓线数组所有坐标上画一个圆(用蓝色画)。

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    NumPy 1.26 中文官方指南(二)

    NumPy 库包含多维数组和矩阵数据结构(你会在后面的章节中找到更多关于这个信息)。它提供ndarray,一个同构 n 维数组对象,并提供了一些有效操作方法。...使用 arr.reshape() 将为数组赋予一个新形状,而不改变数据。只需记住,当使用 reshape 方法时,你想要生成数组需要与原始数组具有相同数量元素。...newshape 是你想要形状。你可以指定一个整数或一个整数元组。如果你指定一个整数,结果将是一个具有该长度数组。新形状应该与原始形状兼容。...newshape是你想要形状。您可以指定一个整数或一个整数元组。如果您指定一个整数,结果将是一个具有该长度数组形状应与原始形状兼容。...NumPy 数组具有允许你转置矩阵属性T。 在某些情况下,你可能也需要调换矩阵维度。例如,当你模型所期望输入形状与你数据集不同时,就需要这样做。这时reshape方法就很有用。

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    解决ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: Reshape your data either

    解决方法:使用reshape()函数在​​numpy​​库中,有一个非常有用函数​​reshape()​​,它可以改变数组形状,包括改变维度。...这个错误可以通过使用​​numpy​​库中​​reshape()​​函数来解决,将一维数组转换为二维数组。通过指定目标形状,我们可以确保数据符合算法输入要求。...numpy库中reshape()函数介绍reshape()函数是NumPy库中用于修改数组形状函数之一。它用于将一个数组转换为指定形状数组。...reshape函数返回一个视图对象,它与原始数组共享数据,但具有形状。...还可以选择'F'(Fortran-style,按列输出)或'A'(按照之前顺序输出)返回值返回一个新数组,它和原始数组共享数据,但是具有形状

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