计算轮廓面积:contourArea 函数 double contourArea(InputArray contour, bool oriented = false); contour,输入的二维点集(轮廓顶点),可以是 vector 或 Mat 类型. oriented,面向区域标识符.有默认值 false.若为 true,该函数返回一个带符号的面积值,正负取决于轮廓的方向(顺时针还是逆时针).若为 false,表示以绝对值返回. 计算轮廓长度:arcLength 函数 arcLength 函

一.最小外接圆 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://10.png"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); GaussianBlur(srcImg,

计算轮廓面积: double contourArea(InputArray contour, bool oriented=false ) InputArray contour:输入的点,一般是图像的轮廓点 bool oriented=false:表示某一个方向上轮廓的的面积值,顺时针或者逆时针,一般选择默认false 计算轮廓边长: double arcLength(InputArray curve, bool closed) InputArray curve:表示图像的轮廓 bool clos

在OpenCV中,可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩,opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, n

上一篇教程中,我们学习了如何计算轮廓的凸包,其实对一个轮廓而言,可能它的凸包和它本身是重合的,也有可能不是重合的.比如下面左边图像的轮廓本身就是凸包,而右边图像的轮廓则不是.我们可以通过函数bool isContourConvex(InputArray contour),来判定一个轮廓是否是凸包,是的话返回true,否则false[注意测试的轮廓必须是简单轮廓,没有自交叉之类的]. 对一个非凸包的轮廓而言,它包括一系列的凹陷区域,这些区域称作defect,比如下面手轮廓中,包括6个defect区

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67a7426a0101cxl0.html 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

转摘请注明:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 有时候我们需要不一样颜色的证件照,下面就用OpenCV来实现证件照的蓝底.红底等换颜色: 代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage = imread("11.jpg"); imshow("g_srcImage", g_srcImage

OpenCV中可以方便的在一副图像中检测到轮廓,并把这些轮廓画出来.主要用到两个函数:一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**) { Mat img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

查找并绘制轮廓 寻找轮廓(findContours)函数 绘制轮廓(drawContours()函数) 基础实例程序:轮廓查找 #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; using namespace std; //--------------

什么是轮廓? 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. 轮廓与边缘好像挺像的? 是的,确实挺像,那么区别是什么呢?简而言之,轮廓是连续的,而边缘并不全都连续(见下图示例).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. 边缘和轮廓的区别(图片来源:http://pic.ex2tron.top/cv2_understand_contours.jpg) 寻找轮廓的操作一般用于二值化图,所以通

什么是轮廓 找轮廓.绘制轮廓等 1.什么是轮廓 轮廓可看做将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色和灰度.轮廓在形态分析和物体的检测和识别中很有用. 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话,应该把原始图像存储到其他变量中. 在OpenCV中,查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物体,要记住要找的物体应该是白色而背景应该是黑色 让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓: c

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/20200215213837.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/y

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); int main(int argc, char** argv) { // Mat src = imread("f:/images/qq/20200215213837.png"); Mat src = imread("f:/images/qq/

example import cv2 as cv import numpy as np def edge_demo(image): blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0) grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1) # edge_

1.初识轮廓 为了准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理,或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变量中.   在 OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体.你应该记住, 要找的物体应该是白色而背景应该是黑色. 让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓:   函数 cv2.fifindContours() 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.返回

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_hsv1, img_hsv2, img_hsv3;MatND img_hist1, img_hist2, img_hist3; char win1[] =

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

/** * 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */ vector<vector<Point>> mergeContours(vector<vector<Point>> contours){ vector<vector<Point>> allcontours; vector<Point> contourslist; for (int i = 0; i < contours.siz