這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了【opencv】 利用圖像輪廓函數(shù)填充輪廓內(nèi)部。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
_, thresh = cv2.threshold(
img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 使用cv.RETR_CCOMP尋找輪廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, 2)
# 繪制輪廓內(nèi)部
cv2.drawContours(img, contours, i, 255, -1)
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-714696.html
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-714696.html
到了這里，關(guān)于【opencv】 利用圖像輪廓函數(shù)填充輪廓內(nèi)部的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！
在圖像處理中，經(jīng)常需要進行與物體輪廓相關(guān)的操作，比如計算目標(biāo)輪廓的周長、面積等。為了獲取目標(biāo)輪廓的信息，通常使用OpenCV的findContours函數(shù)。然而，一旦獲得輪廓信息后，可能會發(fā)現(xiàn)輪廓的順序是無序的，如下圖左側(cè)所示： 在這個圖中，每個輪廓都被找到，但它們的
目錄 一、圖像輪廓定義 二、繪制輪廓 三、計算輪廓面積與周長 圖像輪廓是具有相同顏色或灰度的連續(xù)帶你的曲線.輪廓在形狀分析和物體的檢測和識別中很有用 輪廓的作用: 用于圖形分析 物體的識別與檢測 注意點: 為了檢測的準(zhǔn)確性，需要先對圖像進行二值化或Canny操作 畫
圖像輪廓是具有相同顏色或灰度的連續(xù)點的曲線. 輪廓在形狀分析和物體的檢測和識別中很有用。 輪廓的作用: - 用于圖形分析 - 物體的識別和檢測 注意點: - 為了檢測的準(zhǔn)確性，需要先對圖像進行** 二值化**或**Canny操作 **。 - 畫輪廓時會修改輸入的圖像, 如果之后想繼續(xù)使用
1.通過OpenCV的findContours可以很方便的找到圖片中內(nèi)容的輪廓。 2.為了提取輪廓有更高的準(zhǔn)確率，在提取輪廓前，需要對圖片進行預(yù)處理（二值+閾值），只保留感興趣的圖像。 3.通過計算輪廓面積與外接矩形或外接圓的面積，可以找到輪廓特征，進一步篩選出感興趣的輪廓。
目錄 一、多邊形逼近 二、凸包 ?三、最小外接矩形與最大外接矩形 參照函數(shù): approxPolyDP就是以多邊形去逼近輪廓，采用的是Douglas-Peucker算法(DP) DP算法原理比較簡單，核心就是不斷找多邊形最遠(yuǎn)的點加入形成新的多邊形，直到最短距離小于指定的精度。 案例代碼如下: 運行結(jié)
效果展示： 代碼部分：
????????本文是OpenCV圖像視覺入門之路的第15篇文章，本文詳細(xì)的介紹了圖像輪廓檢測的各種操作，例如：輪廓檢索模式、輪廓逼近算子等操作。 ????????圖像輪廓是具有相同顏色或灰度的連續(xù)點的曲線，輪廓在形狀分析和物體的檢測和識別中很有用。圖像輪廓的作用
原圖? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 結(jié)果圖? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 本意是想去除白色圖像周邊的幾個白色小點，得到輪廓圖后，其他都設(shè)置為黑色，結(jié)果是白點更明
第十二章: 圖像輪廓 圖像邊緣和圖像輪廓的區(qū)別 前面我們在圖像形態(tài)學(xué)操作里，用cv2.morphologyEx()這個函數(shù)實現(xiàn)圖像梯度的提取，就是用膨脹圖像-腐蝕圖像，獲取一個圖像中前景圖像的邊緣。還有我們的禮帽黑帽一定程度也能提取圖像的邊緣信息。 我們還在圖像梯度里面詳細(xì)
