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

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

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,

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

把检测出的边缘像素组装成轮廓  ——  cvFindContours OpenCV 使用内存存储器来统一管理各种动态对象的内存.内存存储器在底层被实现为一个有许多相同大小的内存块组成的双向链表 内存储器可以通过四个函数访问 : cvCreateMemStorage(创建一个内存存储器,0采用默认大小)    cvReleaseMemStorage   cvClearMemStorage(和通常释放内存的函数区别 —— 只是将释放的内存返还给内存存储器,而并不返还给系统 —— 可以重复使用内存存储

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

OpenCV轮廓vectorvector,vector,vector,vector https://blog.csdn.net/Ahuuua/article/details/80593388   轮廓周围绘制矩形框 vector<vector<Point>>,vector<V e c 4 i>,vector<R e c t>,vector<R o t a t e d R e c t> 刚开始学OpenCV没多久遇到这些个东西不知道是什么,搞得很不

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

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

#include "stdafx.h" #include <iostream> #include<string> #include <stdio.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <cxcore.h> #include <stdio.h> using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* a

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

声明:非原创,转载自互联网,有问题联系博主 1.轮廓的提取 从图片中将目标提取出来,常常用到的是提取目标的轮廓. OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours(), 它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>. 外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的 size代表了轮廓上点的个数.下面我们通过实例来看函数的用法. int main() { Mat image=imread(

ApproxChains 用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq 涉及其它链的链指针 storage 存储多边形线段位置的缓存 method 逼近方法 (见函数 c

使用OpenCV可以对图像的轮廓进行检测.这是之前用过的代码,挺简单的,回顾一下.主要要进行以下2步操作: 1.cvThreshold():对图像进行二值化处理 2.cvFindContours():查找图像轮廓 注意:这个过程中图像要转化为灰度图. /*********************************************************************** 雷霄骅 ***********************************************

效果还是有点问题的,希望大家共同探讨一下 // FindRotation-angle.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // findContours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.h

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace std;using namespace cv;using namespace cv::xfeatures2d; Mat img1, img2, img3, img4, img5, img6, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray

1.寻找轮廓 api void cv::findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() 各个参数详解如下: Image表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出.Canny输出.inRange输出.自适应阈值输出等. Contours获取的轮廓,每个轮廓

函数的调用形式 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() ) 函数参数详解: 其中第一个参数image表示目标

1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

基于RDP算法实现,目的是减少多边形轮廓点数 approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed) cv::boundingRect(InputArray points)//得到轮廓周围最小矩形左上交点坐标和右下角点坐标,绘制一个矩形 cv::minAreaRect(InputArray points)//得到一个旋转的矩形,返回旋转矩形 cv::minEnclosingCircl