OPENCV实现的轮廓检测与处理
findcontours 原理
findcontours 原理findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。
它是基于图像边缘检测结果的一种方法，通过找到图像中的连续像素点集合，从而得到图像中物体的轮廓。
在使用findContours函数之前，我们需要先进行图像预处理，包括灰度化、二值化、滤波等操作，以便更好地提取图像中的轮廓信息。
首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，这样可以减少计算量，同时也更便于进行后续的处理。
然后，我们可以使用阈值方法将灰度图像转换为二值图像，将感兴趣的物体变为纯黑色，背景变为纯白色。
接下来，我们可以使用滤波器对图像进行平滑处理，消除噪声和细节。
在进行了图像预处理之后，我们就可以调用findContours函数来查找图像中的轮廓了。
该函数需要传入二值图像作为参数，并通过传入的参数来指定轮廓的检索模式和轮廓的近似方法。
检索模式有两种：RETR_EXTERNAL和RETR_TREE。
RETR_EXTERNAL表示只检测最外层的轮廓，而RETR_TREE表示检测所有轮廓，并建立轮廓之间的层级关系。
轮廓的近似方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE和CHAIN_APPROX_NONE。
CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，而CHAIN_APPROX_NONE表示保留所有的轮廓点。
findContours函数会返回一个包含轮廓的列表。
每个轮廓都是一个包含点的向量，可以使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在图像上。
此外，findContours函数还可以获取轮廓的面积、周长、边界框等信息，以及计算轮廓的几何矩、质心等特征。
使用findContours函数可以实现很多图像处理的应用，比如目标检测、形状识别、运动跟踪等。
例如，在图像中检测某个特定形状的物体时，可以先使用findContours函数找到所有的轮廓，然后根据轮廓的特征进行筛选和匹配。
C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解
C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解⼀、Canny检测轮廓在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。
⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜，从⽬前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取⽅⾯是最优秀的边缘检测算法。
canny边缘检测采⽤双阈值值法，⾼阈值⽤来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，⽽低阈值⽤来保证不丢失细节部分，低阈值检测出来的边缘更丰富，但是很多边缘并不是我们关⼼的。
最后采⽤⼀种查找算法，将低阈值中与⾼阈值的边缘有重叠的线条保留，其他的线条都删除。
本篇⽂章中不对canny的算法原理作进⼀步说明，稍后会在图像处理算法相关的⽂章中详细介绍。
下⾯我们⽤OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘int main(){Mat I=imread("../cat.png");cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY);Mat contours;Canny(I,contours,125,350);threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);namedWindow("Canny");imshow("Canny",contours);waitKey();return 0;}显⽰效果如下:⼆、直线检测⽤到的是霍夫变换检测直线的算法直线在图像中出现的频率⾮常之⾼，⽽直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作⽤，本⽂通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。
我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 );它的输⼊是⼀个⼆值的轮廓图像，往往是边缘检测得到的结果图像；它的输出是⼀个包含多个Vec2f点的数组，数组中的每个元素是⼀个⼆元浮点数据对<rou,theta>，rou代表直线离坐标原点的距离，theta代表⾓度。
opencv轮廓提取原理
opencv轮廓提取原理OpenCV是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库，拥有丰富的功能和算法。
其中之一就是轮廓提取，它可以帮助我们从图像中提取出物体的边界轮廓。
本文将介绍OpenCV轮廓提取的原理和实现方法。
在图像处理中，轮廓是物体边界的表示形式，它是由一系列连续的点构成的曲线。
轮廓提取的目的是找到图像中所有物体的轮廓，以便进行进一步的分析和处理。
OpenCV提供了一种基于边缘检测的方法来实现轮廓提取。
边缘检测是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们找到图像中明显的边缘。
OpenCV提供了一些边缘检测算法，如Canny边缘检测算法。
这些算法可以帮助我们找到图像中明显的边缘，并将其表示为二值图像，其中边缘像素的值为255，非边缘像素的值为0。
在进行轮廓提取之前，我们首先需要对图像进行预处理，以便提高后续边缘检测的效果。
预处理包括灰度化、滤波和二值化等步骤。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，滤波可以帮助我们去除图像中的噪声，而二值化则可以将灰度图像转换为二值图像。
一旦我们得到了二值图像，就可以使用OpenCV提供的findContours函数来进行轮廓提取。
该函数可以帮助我们找到二值图像中的所有轮廓，并将其表示为一系列的点集。
每个轮廓都是一个包含一系列点坐标的向量，我们可以通过遍历这些点来获取轮廓的每个像素位置。
在轮廓提取之后，我们可以对轮廓进行一些进一步的处理，如计算轮廓的面积、周长和中心点等。
OpenCV提供了一些函数来实现这些功能，如contourArea、arcLength和moments等。
除了基本的轮廓提取之外，OpenCV还提供了一些高级的轮廓处理算法，如轮廓逼近、轮廓拟合和轮廓匹配等。
这些算法可以帮助我们更精确地描述和分析物体的轮廓。
总结来说，OpenCV轮廓提取是一种基于边缘检测的方法，它可以帮助我们从图像中提取出物体的边界轮廓。
通过预处理和使用findContours函数，我们可以得到图像中所有物体的轮廓，并进行进一步的分析和处理。
c++ opencv 求两个轮廓之间的仿射变换
C++ OpenCV 求两个轮廓之间的仿射变换在图像处理和计算机视觉领域，求两个轮廓之间的仿射变换是一个常见的问题。
通过对两个对象的轮廓进行比较和匹配，我们可以得到它们之间的相似度，并且可以根据它们之间的差异来进行一些后续处理，比如目标跟踪、物体识别等应用。
在 C++ OpenCV 中，我们可以利用一些图像处理的库函数来实现对两个轮廓之间的仿射变换。
接下来，我将介绍如何在 C++ OpenCV 中实现求两个轮廓之间的仿射变换，包括获取轮廓、计算仿射变换矩阵和应用仿射变换等步骤。
1. 获取轮廓我们需要从图像中获取两个对象的轮廓。
在 OpenCV 中，我们可以利用 findContours 函数来实现轮廓的获取。
该函数需要输入一个二值化的图像作为参数，然后返回一个包含所有轮廓信息的std::vector 对象。
```cppstd::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(binaryImage, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE);```在上面的代码中，binaryImage 是经过预处理后的二值化图像，CV_RETR_EXTERNAL 和 CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE 分别表示提取外部轮廓和使用简单的逼近方法。
contours 是一个包含所有轮廓信息的容器。
2. 计算仿射变换矩阵一旦获取了两个对象的轮廓，接下来就需要计算它们之间的仿射变换矩阵。
在 OpenCV 中，我们可以利用函数 getAffineTransform 来实现这一步。
```cppcv::Mat M = cv::getAffineTransform(obj1, obj2);```在上面的代码中，obj1 和 obj2 分别是两个对象的轮廓点集，M 是一个 2x3 的仿射变换矩阵。
opencvfindcontours原理
opencvfindcontours原理
OpenCV的findContours函数是一种在二进制图像中查找轮廓的方法。
该函数将在二进制图像中搜索所有对象的轮廓，并返回一个包含所有轮廓的向量。
该函数的基本原理是使用轮廓追踪算法来寻找轮廓，该算法从二进制图像中的一个初始点开始，并沿着轮廓边缘跟踪下去。
当算法遇到边缘像素时，它会将其添加到轮廓向量中。
追踪到最后一个像素后，算法将返回轮廓向量。
通过使用不同的轮廓追踪算法，OpenCV的findContours函数支持查找不同类型的轮廓，如外部轮廓、内部轮廓或所有轮廓。
此外，它还支持查找具有不同拓扑结构的轮廓，例如简单闭合轮廓、复杂闭合轮廓或开放轮廓。
总之，OpenCV的findContours函数是一个非常有用的功能，它可以轻松地查找和分析图像中的轮廓，以实现各种计算机视觉应用程序。
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基于OpenCV的车辆轮廓检测
１ Ｏｐｎ Ｖ简介 ｅＣ
Ｏ ｅＣ ｐ ｎ Ｖ全 称 Ｏ ｅ ｏｒｅ Ｃ ｍ ｕｅ ｉ ｏ ｉ ｐ ｎ Ｓｕｃ ｏ ｐ ｔ Ｖ ｓ ｎ Ｌ一 ｒ ｉ
２１ ０ ０年 １月 ２ 日收 女 ， 刘 １ ５ 一 ， 山东 日照人 ， 博士 ， 授 ， 究 方 教 研 向： 控制理论及应用 。王小 波（ ９ ｌ ） 男 ， 南洛 阳人 ， １８ 一 ， 河 硕士研 究 生， 主要研究 领域为数字 图像 处理 。
学去噪、 平滑滤波处理和 二值 化阈值 分割等预处理 ， 获得 二值 化黑 白图像 。然 后通 过轮廓 提取和 跟踪检 测到 车辆 外轮廓 线。 在Ｖ ＋ ． Ｃ＋ ６ ０环境下 ， 用 Ｏ ｅＣ 利 ｐｎ Ｖ编程实现 了此方法。 由实验结果看 出， 方法可 以较为理想地 获得 车身 外轮廓 线信息 ， 该 既 节省 了预处理 的时间 ， 也保证 了精度 。 关键词 Ｏ ｅＣ ｐｎ Ｖ 图像 预处理 轮廓检测
第 １ ０卷
第 １ ２期
２１ ０ ０年 ４月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１ １ ０ Ｎｏ ２ Ａｐｒ ２ ０ ．１ ． ０１
１７ ．８５ ２ １ ）２ ２ ８ —５ ６ １１ １ （０ ０ １—９ ７ ０
Ｓ ｉ ｃ ｅｈ ｏｏｙａ ｄＥ ￣ｎｅ ｎ ｃ ｎ ｅ ｃｎｌ ｎ ｎ ｅｆ ｇ ｅ Ｔ ｇ ｉ
等 ＿ 。Ｏ ｅ Ｃ ｌ ｐ ｎ Ｖ包括 ３ ０多 个 Ｃ Ｃ＋＋函 数 的跨 平 Ｊ ０ ／ 台 的中 、 层 Ａ Ｉ 它不 依 赖 于其 它 外 部 库 ， 是 也 高 Ｐ， 但
寸参 数 的专 用 自动 测 试 系 统 。我 国 汽 车 检 测 机 构 普遍 采用 的测 量 器具 有 卷 尺 、 角度 尺 、 径 卡 规 、 外 标 杆， 以及光 学式 及 电磁 式 检 测 仪 等 。传 统 的三 维 测
c++ opencv 对轮廓进行聚类的方法
c++ opencv 对轮廓进行聚类的方法1. 引言1.1 概述这篇文章将介绍如何使用C++和OpenCV对轮廓进行聚类的方法。
轮廓是图像处理中非常重要的概念，用于表示图像中的边界或物体的形状。
聚类算法则是一种将数据分成不同组别的方法，常用于图像处理中。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述：第2节将简要介绍读者需要了解的C++基础知识和OpenCV简介，为后面的内容打下基础。
第3节将详细讨论轮廓检测方法。
我们将首先概述轮廓检测的背景知识，然后介绍OpenCV中提供的轮廓检测函数，并探讨轮廓特征提取的方法。
第4节将引入聚类算法，包括K-Means、DBSCAN和Mean-Shift等常用聚类算法原理。
这些算法可以用来对得到的轮廓数据进行聚类分析。
第5节是本文重点内容，详细介绍了基于OpenCV的轮廓聚类方法。
该部分包括数据预处理与轮廓提取、轮廓特征计算与表示等子章节，通过实际代码示例演示了如何实现这些方法。
1.3 目的本文的目标是向读者介绍使用C++和OpenCV对轮廓进行聚类的方法。
读者将了解到如何使用OpenCV中提供的函数进行轮廓检测，并学习不同聚类算法的原理。
通过实际代码演示，读者将掌握基于OpenCV实现轮廓聚类的技巧与方法。
最终，读者将能够将这些技术应用于自己的项目中，有效地处理图像中的轮廓数据。
2. 背景知识2.1 C++基础知识C++是一种高级编程语言，作为一种广泛应用于系统开发和嵌入式设备的语言，掌握C++编程知识对于理解和实现轮廓聚类方法是必要的。
主要涉及到以下几个方面的内容：- 数据类型：C++提供了多种数据类型，包括整型、浮点型、字符型等，在程序中可以根据具体需要选择合适的数据类型。
- 变量和常量：在C++中，变量用来存储和操作数据，而常量是不可改变的值。
通过定义变量和常量，可以在程序中存储和使用数据。
- 运算符：C++提供了各种数学、逻辑和位运算符，用于在程序中进行相应的运算操作。
opencv边缘检测算法c语言
边缘检测是计算机视觉和图像处理中的常见任务之一，用于检测图像中物体的边界或轮廓。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）提供了多种边缘检测算法，其中包括基于C 语言的实现。
在这里，我将介绍几种常见的OpenCV边缘检测算法的C语言实现。
### 1. Sobel算子边缘检测：Sobel算子是一种常见的边缘检测算子，它使用卷积操作对图像进行处理。
以下是使用OpenCV进行Sobel算子边缘检测的C语言示例：```c#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>int main() {// 读取图像IplImage* image = cvLoadImage("your_image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);// 定义输出图像IplImage* edges = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);// 使用Sobel算子进行边缘检测cvSobel(image, edges, 1, 0, 3); // 1表示对x方向求导数，0表示对y方向求导数，3表示Sobel核大小// 显示原始图像和边缘检测结果cvNamedWindow("Original Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("Sobel Edges", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("Original Image", image);cvShowImage("Sobel Edges", edges);cvWaitKey(0);// 释放内存cvReleaseImage(&image);cvReleaseImage(&edges);cvDestroyAllWindows();return 0;}```### 2. Canny边缘检测：Canny边缘检测是一种多阶段的边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值边缘跟踪。
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OPENCV实现的轮廓检测与处理
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机
视觉相关的算法和工具。
其中，轮廓检测与处理是OpenCV中一个重要的
功能，用于检测图像中的物体轮廓并对其进行处理。
在OpenCV中，轮廓检测是通过对图像进行二值化处理，然后寻找轮
廓的闭合边缘来实现的。
下面将介绍使用OpenCV实现轮廓检测与处理的
具体步骤。
第一步是图像预处理，包括读取图像、灰度化和二值化。
在OpenCV 中，可以使用`cv2.imread(`函数读取图像，并使用`cv2.cvtColor(`函数
将图像转换为灰度图像。
然后，可以使用`cv2.threshold(`函数进行图像
二值化处理，将图像转换为黑白图像。
第二步是寻找轮廓。
在进行轮廓检测之前，需要对图像进行一些预处理，如边缘检测。
在OpenCV中，可以使用`cv2.Canny(`函数进行边缘检测。
然后，可以使用`cv2.findContours(`函数找到图像中的轮廓。
第三步是轮廓处理。
在OpenCV中，可以使用`cv2.drawContours(`函
数绘制轮廓，在图像上显示出来。
还可以使用`cv2.boundingRect(`函数
获得轮廓的边界矩形，并使用`cv2.rectangle(`函数在图像上绘制该矩形。
此外，还可以通过计算轮廓的面积、周长或凸包等属性来对轮廓进行进一
步处理。
第四步是轮廓特征提取。
在OpenCV中，可以使用`cv2.moments(`函
数计算轮廓的一些几何特征，如质心、面积、周长和方向。
还可以使用
`cv2.approxPolyDP(`函数对轮廓进行多边形拟合，从而获取更加精确的
轮廓。
第五步是轮廓匹配。
在OpenCV中，可以使用`cv2.matchShapes(`函
数计算两个轮廓之间的相似度。
这在图像识别、形状匹配等方面非常有用。
最后，可以使用`cv2.imshow(`函数将处理后的图片显示出来，并使
用`cv2.waitKey(`等函数控制图像窗口的显示与关闭。
总之，OpenCV提供了丰富的函数和方法来实现轮廓检测与处理，可
以对图像中的物体轮廓进行精确的检测并进行处理。
通过这些功能，可以
实现许多图像处理和计算机视觉相关的应用，如目标检测、图像分割、形
状识别等。
这些功能对于机器视觉、自动驾驶、机器人等领域都具有重要
的意义。