该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别...、图像分类应用。...希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面一篇文章介绍了图像分类知识，包括常见的图像分类算法，并介绍Python环境下的贝叶斯图像分类算法、基于KNN算法的图像分类和基于神经网络算法的图像分类等案例...如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~ 代码下载地址（如果喜欢记得star，一定喔）： https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python...文章目录 一.图像分割概述 二.基于阈值的图像分割 三.基于边缘检测的图像分割 四.基于纹理背景的图像分割 五.基于K-Means聚类的区域分割 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
外部的轮廓为父轮廓，内部的轮廓为子轮廓，按照上述关系分类，一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。...首先读取图像 彩色图片转换为灰度图片 灰度图片转换为二值图片 检测二值图像边缘 绘制图像轮廓边缘 contours, hierarchy=cv2.findContours(image, mode, method...) image表示输入图像 mode表示图像轮廓的检索模式 method表示图像轮廓的近似方法 image=cv2.drawContours(image, contours, contourIdx,...表示绘制轮廓边缘 color表示绘制颜色 thickness表示画笔粗细，可选参数 lineType表示绘制线型，可选参数 hierarchy表示图像轮廓的层次信息 maxLevel表示图像轮廓的层次深度...3) 注意：轮廓就像从黑色背景中找到白色物体，通常情况下，预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
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...其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区分脸和手；而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。 ?...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。...一般情况下，我们会首先获得要操作的轮廓，再进行轮廓绘制及分析： cnt = contours[1] cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2) 实验：找出并绘制图像轮廓...以上就是python 基于opencv 绘制图像轮廓的详细内容
在前面的python数字图像处理（10）：图像简单滤波 中，我们已经讲解了很多算子用来检测边缘，其中用得最多的canny算子边缘检测。 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓。...1、查找轮廓（find_contours) measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。...函数原型为： skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合，可用...for循环取出每一条轮廓。...(data.horse()) #检测所有图形的轮廓 contours = measure.find_contours(img, 0.5) #绘制轮廓 fig, axes = plt.subplots
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像的边缘检测知识，了解到边缘检测实际就是检测图像中亮度变化有区别或者较大的地方，实际效果表现为图像中的轮廓检测。...今天，我们继续来学习图像的新知识--轮廓特征。 一、检测并绘制轮廓的方法 轮廓检测是图像处理中常用的方法。...1.1 原始图像 （各式各样的形状） 1.2 代码实践 1）首先我们来寻找轮廓，然后将轮廓进行描红 # 首先我们来寻找轮廓，然后将轮廓进行描红 import cv2...cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) 代码分析：需要注意的是cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的...1.3 效果展示 1）首先我们来寻找轮廓，然后将轮廓进行描红 （可以看到，轮廓已经被描红） 2）将找到的轮廓用外接圆进行框选出来 （轮廓已经被外接圆框选，有些地方不太合理哦，后期可以用面积法排除。）
范围 范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。...等效直径 等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径。...最大值，最小值和它们的位置 我们可以使用掩码图像找到这些参数。
图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次，我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。...轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours)，指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。...轮廓分析一.jpeg 第三步，进行轮廓分析。...包含了物体的质心、轮廓旋转的角度、面积(像素的面积)以及圆度(测量轮廓为圆的可能性) ? 轮廓分析三.jpeg 将这些描述内容打印到日志中。 ?...矩是描述图像特征的算子，主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ?
，8位单通道灰度图像 method：圆检测方法 dp：参数表示累加器与原始图像相比的分辨率的反比参数。...cv2.findContours(image, mode, method, contours, hierarchy, offset) 参数： 1 要寻找图像的轮廓...只能传入二值图像，不是灰度图像 2 轮廓的检索模式，有四种： cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓...，线宽设置为-1，实现填充，效果如下： [hxcdherozz.png] 通过Canny算法获取二值图像，再进行轮廓发现 import cv2 def edge_demo(image): #...contours_demo(img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 运行效果如下： [3epybw97bf.png] 作者：叶庭云 微信公众号：修炼Python
导读：边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale...以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在 CNN 模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。...轮廓提取 1. DeepEdge 以前大多使用纹理或显著性等低级特征来检测轮廓，而 DeepEdge 利用目标相关特征作为轮廓的高级线索检测。...测试时，从分叉子网络的分支计算的标量输出做平均，生成最终轮廓预测。 如图给出部分实验结果：左到右依次为输入图像、Canny 边缘检测器产生的候选点集合、非阈值预测、阈值预测和基础事实图。...部分实验结果见图：从左到右依此是（a）输入图像，（b）GT 轮廓，（c）具有预训练 CEDN 的轮廓检测，和（d）具有细调 CEDN 的轮廓检测。
本文记录 OpenCV 中的轮廓查找的相关操作。 轮廓查找概述 一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。在不同情况下，这种表示方式也有所不同。有多种方式可以表示一条曲线。...OpenCV 中用一系列二维顶点表示一个轮廓 函数 cv2.findContours() 从二维图像中计算轮廓。...每个轮廓都存储为点向量 hierarchy[, # 可选输出向量, 包含有关图像拓扑的信息。...它具有与轮廓数一样多的元素 offset]]] # 每个轮廓点移动的可选偏移量。 如果从图像 ROI 中提取轮廓，然后应该在整个图像上下文中对其进行分析，可以使用该参数。..., 而图像中可能存在上百、甚至上千条轮廓。
当分析一张图像的时候，针对轮廓，我们也许有很多事情要做。毕竟，所有轮廓都是或即将是我们想要进行识别或操作的。另外相关的还有多种对轮廓的处理，如描述轮廓，简化或拟合轮廓，匹配轮廓到模板，等等。...DP算法的示意图：(A)为原始图像；(B)为提取的轮廓；©表示从最远的两个点开始；(D~F)表示其他点的选择过程 cv2.approxPolyDP 以指定精度逼近多边形曲线。...这可能包括长度或其他一些反应轮廓整体大小的量度。另一个有用的特性是轮廓矩(contour moment)可以用来概括轮廓的总形状特性，这部分我们在下一节讨论。...该句型为正方向的矩形（不能旋转） 计算点集或灰度图像的非零像素的右上边界矩形。...isContourConvex(contours[0])) print(cv2.isContourConvex(hull)) --> False True 源码 https://github.com/zywvvd/Python_Practise
#include <iostream> // for standard I/O #include <string> // for strings #incl...
翻译及二次校对：cvtutorials.com 我们将学习如何提取一些常用的物体属性，如实体性、等效直径、掩膜图像、平均灰度等。...外延 外延是指轮廓线面积与边界矩形面积的比率。...实体性 实体性是指轮廓面积与凸包面积的比率。...等效直径 等效直径是指其面积与轮廓面积相同的圆的直径。 area = cv.contourArea(cnt) equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi) 5....最大值、最小值和它们的位置 我们可以用掩膜图像找到这些参数。
矩 相关介绍 比较两条轮廓最简洁的方法之一是比较它们的轮廓矩。轮廓矩代表了一条轮廓、一幅图像、一组点集的某些高级特征。下面的所有讨论对轮廓、图像、点集都同样适用，简便起见，将它们统称为对象。...因此若图像为二值图(例如，所有像素都等于0或者1)，则 m_{00} 代表图像上所有值非零的区域。当处理轮廓时，结果是轮廓的长度。...官方文档 仅适用于来自 Python 绑定的轮廓矩计算: 注意，输入数组的 numpy 类型应该是 np.int32或 np.float32。...函数使用 cv2.moments( array[, # 单通道2D图像 binaryImage] # 如果为真，所有非零的图像像素将被视为1。该参数仅用于图像。...官方文档 函数使用 cv2.matchShapes( contour1, # 第一个轮廓或灰度图像。 contour2, # 第二轮廓或灰度图像。
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()。...我们可以用图像把它形象化。我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆。记住，返回的前三个值是cnt的索引。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。...对轮廓的这些属性暂时不是很感兴趣，就直接摘抄下来了。
基于深度学习的分割方法广泛用于检测超声图像中的病变。在整个成像过程中，超声波的衰减和散射会导致轮廓模糊和伪影的形成，限制了获取的超声图像的清晰度。...针对轮廓特征的许多方法被用来为网络建立约束，以引导网络在增强对轮廓的关注度，从而解决超声图像中轮廓模糊的领域。...首先，通过多个多组通道下采样（MgCSD）模块对图像进行降采样。其次，将MgCSD的结果输入到轮廓概率建模（CPM）模块，使用混合高斯分布来拟合原始图像的轮廓特征。...由于图像轮廓不仅是一个封闭的几何图像，轮廓线周围的像素特征对于构建轮廓分布同样重要，因此可以利用与CPM相同特征提取器处理的 Mask 处理图像Y的结果，这可以表示为μB(Y;θ′), σB(Y;θ′)...IV Conclusion 针对焦点模糊的病变轮廓，提出了一种基于轮廓的概率建模医学超声图像分割网络（CP-UNet），用于超声图像中的病变分割。
THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓...contoursImg.append(temp) cnt=contours[i] mask=np.zeros(gray.shape,np.uint8) cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,2)#绘制图像空心轮廓...[115 225] [115 226] [115 227]] 算法：空心轮廓是通过获取特定对象的掩模图像及其对应的像素点位置信息来获取空心轮廓，应用在图像噪声消除等领域。...pixelpoints=np.transpose(np.nonzero(mask)) mask表示掩码 注意：掩模图像是蒙版图像的一种特例。...函数cv2.drawContours()的轮廓宽度参数thickness设置为-1，即获取图像的实心轮廓。
今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。 ? 第一步：阈值处理分割出地图轮廓 ?...第二步：轮廓筛选，找到我们需要的轮廓 第三步：计算对应轮廓的极点坐标并标注 Python OpenCV源码与效果图如下： import numpy as np import cv2...C++ OpenCV核心代码如下： box[i] = minAreaRect(Mat(contours[i])); //计算每个轮廓最小外接矩形 if (box[i].size.width < 50...|| box[i].size.height < 50) continue; //计算轮廓极值点 Point extLeft = *min_element(contours[i].begin(),
import cv2 o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Finger.png')#原始图像 cv2.imshow("original",o) gray=cv2.cvtColor...threshold(gray,235,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片 contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,2,1)#计算图像轮廓...，表示计算点到轮廓的距离。...如果点在轮廓的外部，返回值为负数；如果点在轮廓上，返回值为0；如果点在轮廓内部，返回值为正数。如果为False，不表示计算距离，表示点相对于轮廓的位置关系，返回值为-1、0和1。...如果点在轮廓的外部，返回值为-1；如果点在轮廓上，返回值为0；如果点在轮廓内部，返回值为1
import cv2 import numpy as np o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像 gray=cv2.cvtColor(o...)##将灰度图片转换为二值图片 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓...contoursImg.append(temp) contoursImg[i]=cv2.drawContours(contoursImg[i],contours,i,(255,255,255),3)#绘制图像轮廓...4.0 contours[16]面积= 3263.0 contours[17]面积= 9103.5 contours[18]面积= 6578.5 contours[19]面积= 8974.5 算法：轮廓面积是估算图像轮廓部分和起始点连线构成的封闭部分的像素数量...retval=cv2.contourArea(contour[, oriented])) contour表示图像轮廓 oriented表示布尔型值，如果为True，则返回值包含正/负号，表示轮廓是顺时针还是逆时针
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