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opencv(3):findcontours讲解及实例

通过使用findContours函数，可以对二值图像中的轮廓进行查找和提取，为后续的图像处理和分析提供基础。使用不同参数可以调整轮廓的检测精度和效率，通过配合其他函数，可以实现轮廓的近似、面积筛选、绘制、凸包提取、边界矩形和圆的计算、矩计算以及与点的关系判断等功能，为图像特征提取和识别提供支持。

OpenCV中的findContours函数是图像处理中的关键工具，用于查找图像中的轮廓信息。这个函数在识别目标、筛选特征和形态分析中扮演着重要角色。findContours函数的基本用法是： 它接收一个二值单通道图像（通常是Canny边缘检测后的图像），将黑色定义为背景，白色为识别对象。

在OpenCV中，findContours（）函数实现了一种名为边界跟随的轮廓提取算法，它源自Satoshi Suzuki等人1985年发表的论文。该论文专注于二值图像的轮廓分析。算法的核心是分析图像中1像素（1连通域）和0像素（0连通域）的结构，以及它们之间的环绕关系。

轮廓点：在一个4-或8-邻域内，如果存在一个像素为0的点，则该点为轮廓点。 连通区域的环绕：对于两个相邻的连通区域S1和S2，如果S1上任意一个点的四个方向都能到达S2，那么S2环绕S1。

在OpenCV中，cv：findContours（）函数用于检测图像中的轮廓。该函数包含六个参数，但常用的是四个：参数1 image：单通道图像矩阵，用于提取轮廓的图像，常是灰度图或二值图，可以通过边缘检测算法（如Canny）得到。参数2 contours：用于存储检测到的轮廓的容器。

函数参数详解：获取包围对象的垂直矩阵 获取包围对象的最小圆 获取包围对象的多边形 获得包围对象的凸包 原理 轮廓中的所有点 一个想法：先取得轮廓，然后新建一个图像，在新图像上画出轮廓以及填充的图像，遍历这幅图像，如果有颜色就是在轮廓内。

图像轮廓之轮廓拟合

在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。OpenCV提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。函数cvboundingRect（）能够绘制轮廓的矩形边界。

OpenCV中的图形检测主要包括以下几个方面：轮廓检测：使用findContours函数判断图像的边缘并进行存储。使用drawContours函数绘制出图像的边缘，从而得到物体的轮廓。轮廓拟合：将平面上的一系列点用一条光滑的曲线连接在一起，简化复杂形状的表示，提高后续处理的效率。

photoshop，变换选区，这时你可看到坐值，但它的原点是左上。这方法不太专业，但可以解决问题。

图像预处理：通常需要对图像进行一定的预处理。例如，可以对图像进行灰度化、降噪、平滑和二值化处理等。 边缘检测：使用边缘检测算法，如Sobel、Canny等，对图像进行边缘检测，以便找到外轮廓。 进行形态学处理：使用形态学处理方法，如膨胀和腐蚀，使外轮廓更加精细和清晰。

OpenCV图像处理-轮廓和轮廓特征

1、轮廓是OpenCV中用于表示物体基本外形的连续曲线，相对于边缘更连续，适用于二值图像分析。轮廓检测：通常在二值化图像后进行，可通过阈值分割或Canny边缘检测实现。对于白色物体的轮廓检测，确保物体为白色、背景为黑色至关重要，否则可能会误识别出图像边界。使用cvfindContours函数可以获取轮廓。

2、OpenCV自学笔记分享：Python与OpenCV基础入门——轮廓的查找与绘制 轮廓的概念与用途 轮廓定义：轮廓是连续的曲线，代表物体的边界。 用途：常用于对象检测、识别、图像分割和定位。提供形状信息，如物体的形状、位置和特征，对物体分类、医学图像分析和工程测量等应用至关重要。

3、OpenCV中的图形检测主要包括以下几个方面：轮廓检测：使用findContours函数判断图像的边缘并进行存储。使用drawContours函数绘制出图像的边缘，从而得到物体的轮廓。轮廓拟合：将平面上的一系列点用一条光滑的曲线连接在一起，简化复杂形状的表示，提高后续处理的效率。

4、在openCV中处理图像时，通过findContours（）函数可以有效地识别出图像中的轮廓。接着，使用contourArea（）函数可以计算出特定轮廓的面积，而arcLength（）函数则帮助我们求得该轮廓的周长。以二值化图像为例，首先我们需要将彩色图像转化为灰度图像，随后应用阈值处理将其转化为二值图像。

5、值得注意的是，cvfindContours（） 函数会直接修改输入的图像，因此在进行后续操作前应备份原图，以免影响后续处理。此外，通过检查函数返回的轮廓属性，可以深入了解轮廓的结构和特征，从而为后续的图像分析与处理工作提供有力支持。

python+opencv如何从图片中识别并切割出所有矩形?

在图像处理中，识别并切割出所有矩形是常见需求。使用Python与OpenCV库能轻松实现这一目标。关键在于找到图像中的轮廓并筛选出矩形。具体步骤如下：首先，加载并预处理图像。利用OpenCV库的imread函数加载图像，然后通过阈值化、高斯模糊等操作，减少图像噪声，增强轮廓特征。

从图像中提取直方图：将图像分成多个网格，每个直方图（从每个网格中）包含像素强度的出现次数。通过连接每个直方图来创建一个新的更大的直方图。执行人脸识别：匹配两个直方图并返回与最接近直方图的图像。使用欧几里德距离等方法计算两个直方图之间的距离。总结 我们已经讨论了人脸检测和人脸识别。