OPENCV实现的轮廓检测与处理
opencv二值化轮廓提取

opencv二值化轮廓提取二值化轮廓提取是图像处理中常用的一种技术,它可以将图像转换为二值图像,并提取出图像中的轮廓信息。
本文将介绍如何使用opencv库来实现这一功能。
1. 准备工作在使用opencv进行图像处理之前,我们需要先安装opencv库并进行相关配置。
确保已经正确安装了opencv,并且在编译环境中配置了相应的库文件和头文件。
2. 加载图像在开始进行二值化轮廓提取之前,首先需要加载图像文件。
使用opencv的imread函数可以方便地将图像文件加载到内存中,并存储为Mat类型的数据。
```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main()Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if (image.empty())printf("Failed to open image file.\n");return -1;// 进行后续处理...return 0;3. 二值化处理在加载图像后,我们可以对图像进行二值化处理。
二值化可以将图像中的像素值转换为黑白两种颜色,方便轮廓提取。
opencv提供了多种二值化方法,例如使用固定阈值、自适应阈值等。
```cppMat binaryImage;threshold(image, binaryImage, 128, 255, THRESH_BINARY);在上述代码中,我们将图像的像素值大于128的像素设为255(白色),否则设为0(黑色),得到了一个二值图像binaryImage。
4. 轮廓提取通过二值化处理后,我们可以使用findContours函数提取图像中的轮廓信息。
该函数会返回一个包含所有轮廓的向量,每个轮廓都被表示为一个点的向量。
```cppvector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(binaryImage, contours, hierarchy,RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);在上述代码中,contours是一个二维向量,每个元素代表一个轮廓。
opencv 计算某个轮廓内的像素平均值

opencv 计算某个轮廓内的像素平均值计算某个轮廓内的像素平均值是图像处理中的一个重要任务,可以使用OpenCV库来实现。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
要计算某个轮廓内的像素平均值,首先需要进行图像的预处理和轮廓检测。
可以通过OpenCV提供的函数来实现这些操作。
然后,根据轮廓的边界点,可以通过遍历轮廓内的像素来计算平均值。
需要加载图像并进行预处理。
可以使用OpenCV的`imread`函数来加载图像,然后使用`cvtColor`函数将图像转换为灰度图像。
这样可以简化后续的处理步骤。
接下来,可以使用OpenCV的轮廓检测函数`findContours`来检测图像中的轮廓。
该函数会返回一个包含所有轮廓点的列表。
可以选择其中一个轮廓来计算平均值。
在计算平均值之前,需要创建一个和原图像大小相同的掩膜图像。
可以使用`zeros`函数来创建一个全黑的图像。
然后,可以使用`drawContours`函数将选择的轮廓绘制在掩膜图像上,将轮廓内的像素设置为白色。
这样,掩膜图像中非零像素的位置就对应于轮廓内的像素。
接下来,可以使用`bitwise_and`函数将原图像和掩膜图像进行按位与操作,得到轮廓内的像素。
然后,可以使用`mean`函数计算这些像素的平均值。
可以将计算得到的平均值输出或进行其他后续处理。
使用OpenCV计算某个轮廓内的像素平均值可以方便地实现图像处理中的各种任务。
例如,可以用来分割图像中的感兴趣区域,或者用来计算图像中某个物体的颜色特征。
OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法,可以方便地实现各种图像处理任务,包括计算某个轮廓内的像素平均值。
通过合理的使用OpenCV库,可以提高图像处理的效率和准确性。
opencv二值化轮廓提取

opencv二值化轮廓提取摘要:I.引言- 介绍OpenCV和图像处理基本概念- 说明本文将介绍的内容II.图像二值化- 定义二值化- 解释二值化的作用- 介绍OpenCV中的二值化方法III.轮廓提取- 定义轮廓提取- 解释轮廓提取的作用- 介绍OpenCV中的轮廓提取方法IV.示例代码- 给出使用OpenCV实现二值化和轮廓提取的示例代码- 详细解释代码的执行过程V.结论- 总结本文的内容- 指出OpenCV在图像处理中的应用正文:I.引言OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。
在图像处理中,二值化和轮廓提取是最基础和最常用的操作之一。
二值化是将图像转换为只包含黑白两种颜色的过程,它可以简化图像的复杂度,便于后续的图像分析和处理。
轮廓提取是从二值图像中提取边缘信息的过程,它可以提供图像中物体的形状和边界信息。
本文将介绍OpenCV中的二值化和轮廓提取算法,并给出一个简单的示例代码。
II.图像二值化二值化是将图像中的像素值设定为0或255,即将图像转换为只包含黑白两种颜色的过程。
二值化图像只有两个灰度等级,因此,它具有较高的对比度,可以简化图像的复杂度,便于后续的图像分析和处理。
在OpenCV中,可以使用以下方法实现二值化:1.使用`cvThreshold()`函数实现二值化。
该函数需要指定输入图像、阈值、最大值和函数类型。
函数类型可以是`CV_THRESH_BINARY`(默认值,将大于阈值的像素值设为255,小于阈值的像素值设为0)或`CV_THRESH_BINARY_INV`(将大于阈值的像素值设为0,小于阈值的像素值设为255)。
2.使用`cvAdaptiveThreshold()`函数实现二值化。
该函数可以根据图像的局部特性自适应地设置阈值。
函数需要指定输入图像、阈值类型、最大值、阈值系数和函数类型。
opencv轮廓提取原理

opencv轮廓提取原理标题:OpenCV轮廓提取原理引言:OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和分析功能。
其中,轮廓提取是一项重要的技术,可以用于目标检测、图像分割等应用。
本文将介绍OpenCV中轮廓提取的原理及其应用。
一、什么是轮廓?轮廓是指图像中连续的边界线,可以用一系列的点来表示。
在图像处理中,轮廓是由边缘检测算法得到的。
边缘检测是一种识别图像中明暗变化的方法,常用的算法有Sobel、Canny等。
二、OpenCV中的轮廓提取方法OpenCV提供了多种轮廓提取的方法,其中最常用的是findContours 函数。
该函数可以根据二值化图像找到图像中的轮廓,并将其保存为一个轮廓向量。
三、轮廓提取的原理轮廓提取的基本原理是通过图像的边缘信息来确定物体的边界。
具体步骤如下:1. 图像预处理:首先,对原始图像进行预处理,包括灰度化、降噪、二值化等操作。
这一步的目的是将图像转换为二值图像,使得物体与背景能够更好地区分开来。
2. 边缘检测:利用边缘检测算法,如Sobel、Canny等,在二值化图像中找到物体的边缘。
边缘检测算法会计算图像中每个像素点的梯度值,梯度值较大的点被认为是边缘点。
3. 轮廓提取:根据边缘图像,使用findContours函数将边缘点连接起来,形成物体的轮廓。
findContours函数会返回一个轮廓向量,其中每个轮廓由一系列的点表示。
4. 轮廓处理:根据需要,可以对轮廓进行进一步的处理,如轮廓拟合、轮廓面积计算等。
这些处理可以用于物体检测、形状识别等应用。
四、轮廓提取的应用轮廓提取在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:1. 目标检测:通过提取图像中物体的轮廓,可以实现目标检测。
例如,可以通过形状匹配的方法,在图像中找到与给定模板形状相似的物体。
2. 图像分割:轮廓提取可以用于图像分割,将图像中的不同物体分离开来。
例如,在医学图像中,可以通过轮廓提取将肿瘤与正常组织分割开来。
OpenCV—Python轮廓检测绘出矩形框(findContoursboundingRe。。。

OpenCV—Python轮廓检测绘出矩形框(findContoursboundingRe。
千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事1 获取轮廓OpenCV2获取轮廓主要是⽤ cv2.findContours()import cv2img = cv2.imread('wujiaoxing.png')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)_,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)draw_img0 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,0,(0,255,255),3)draw_img1 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,1,(255,0,255),3)draw_img2 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,2,(255,255,0),3)draw_img3 = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0, 0, 255), 3)print ("contours:类型:",type(contours))print ("第0 个contours:",type(contours[0]))print ("contours 数量:",len(contours))print ("contours[0]点的个数:",len(contours[0]))print ("contours[1]点的个数:",len(contours[1]))cv2.imshow("img", img)cv2.imshow("draw_img0", draw_img0)cv2.imshow("draw_img1", draw_img1)cv2.imshow("draw_img2", draw_img2)cv2.imshow("draw_img3", draw_img3)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出:contours:类型: <class 'list'>第0 个contours: <class 'numpy.ndarray'>contours 数量: 3contours[0]点的个数: 6contours[1]点的个数: 74其中,cv2.findContours() 的第⼆个参数主要有cv2.RETR_LIST:检测的轮廓不建⽴等级关系cv2.RETR_TREE:L建⽴⼀个等级树结构的轮廓。
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。
cv2findcontours 原理

cv2findcontours 原理CV2 FindContours原理CV2 FindContours是一种计算图像轮廓的函数,它是OpenCV库中的一个重要函数。
该函数可以帮助我们找到图像中的所有轮廓,并将它们存储在一个列表中。
在本文中,我们将深入探讨CV2 FindContours的原理。
CV2 FindContours的原理是基于图像处理中的边缘检测算法。
边缘检测算法是一种用于检测图像中物体边缘的技术。
它可以通过检测图像中像素值的变化来确定物体的边缘。
在CV2 FindContours中,边缘检测算法被用来找到图像中的所有轮廓。
CV2 FindContours的工作原理可以分为以下几个步骤:1. 图像预处理在使用CV2 FindContours之前,我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是为了使图像中的轮廓更加明显。
常见的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。
2. 边缘检测在预处理完成后,我们需要使用边缘检测算法来检测图像中的边缘。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 轮廓查找在检测到图像中的边缘后,CV2 FindContours会根据边缘的像素点来查找轮廓。
它会将所有相邻的像素点组成一个轮廓,并将轮廓存储在一个列表中。
4. 轮廓绘制CV2 FindContours会将找到的轮廓绘制在原始图像上。
这样我们就可以看到图像中所有的轮廓了。
总结CV2 FindContours是一种非常重要的图像处理函数。
它可以帮助我们找到图像中的所有轮廓,并将它们存储在一个列表中。
CV2 FindContours的原理是基于边缘检测算法,它可以通过检测图像中像素值的变化来确定物体的边缘。
在使用CV2 FindContours之前,我们需要对图像进行预处理,包括灰度化、二值化、滤波等。
最后,CV2 FindContours会将找到的轮廓绘制在原始图像上,以便我们更好地观察图像中的轮廓。
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。
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//// The full "Square Detector" program.// It loads several images subsequentally and tries to find squares in// each image//#ifdef _CH_#pragma package <opencv>#endif#ifndef _EiC#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#include <math.h>#include <string.h>#endifint thresh = 50;IplImage* img = 0;IplImage* img0 = 0;CvMemStorage* storage = 0;CvPoint pt[4];const char* wndname = "Square Detection Demo";// helper function:// finds a cosine of angle between vectors// from pt0->pt1 and from pt0->pt2double angle( CvPoint* pt1, CvPoint* pt2, CvPoint* pt0 ){double dx1 = pt1->x - pt0->x;double dy1 = pt1->y - pt0->y;double dx2 = pt2->x - pt0->x;double dy2 = pt2->y - pt0->y;return (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10); }// returns sequence of squares detected on the image.// the sequence is stored in the specified memory storageCvSeq* findSquares4( IplImage* img, CvMemStorage* storage ){CvSeq* contours;int i, c, l, N = 11;CvSize sz = cvSize( img->width & -2, img->height & -2 );IplImage* timg = cvCloneImage( img ); // make a copy of input imageIplImage* gray = cvCreateImage( sz, 8, 1 );IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize(sz.width/2, sz.height/2), 8, 3 ); IplImage* tgray;CvSeq* result;double s, t;// create empty sequence that will contain points -// 4 points per square (the square's vertices)CvSeq* squares = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage );// select the maximum ROI in the image// with the width and height divisible by 2cvSetImageROI( timg, cvRect( 0, 0, sz.width, sz.height ));// down-scale and upscale the image to filter out the noisecvPyrDown( timg, pyr, 7 );cvPyrUp( pyr, timg, 7 );tgray = cvCreateImage( sz, 8, 1 );// find squares in every color plane of the imagefor( c = 0; c < 3; c++ ){// extract the c-th color planecvSetImageCOI( timg, c+1 );cvCopy( timg, tgray, 0 );// try several threshold levelsfor( l = 0; l < N; l++ ){// hack: use Canny instead of zero threshold level.// Canny helps to catch squares with gradient shadingif( l == 0 ){// apply Canny. Take the upper threshold from slider// and set the lower to 0 (which forces edges merging)cvCanny( tgray, gray, 0, thresh, 5 );// dilate canny output to remove potential// holes between edge segmentscvDilate( gray, gray, 0, 1 );}else{// apply threshold if l!=0:// tgray(x,y) = gray(x,y) < (l+1)*255/N ? 255 : 0cvThreshold( tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY );}// find contours and store them all as a listcvFindContours( gray, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0) );// test each contourwhile( contours ){// approximate contour with accuracy proportional// to the contour perimeterresult = cvApproxPoly( contours, sizeof(CvContour), storage,CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0 );// square contours should have 4 vertices after approximation// relatively large area (to filter out noisy contours)// and be convex.// Note: absolute value of an area is used because// area may be positive or negative - in accordance with the// contour orientationif( result->total == 4 &&fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ)) > 1000 &&cvCheckContourConvexity(result) ){s = 0;for( i = 0; i < 5; i++ ){// find minimum angle between joint// edges (maximum of cosine)if( i >= 2 ){t = fabs(angle((CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-2 ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-1 )));s = s > t ? s : t;}}// if cosines of all angles are small// (all angles are ~90 degree) then write quandrange// vertices to resultant sequenceif( s < 0.3 )for( i = 0; i < 4; i++ )cvSeqPush( squares,(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ));}// take the next contourcontours = contours->h_next;}}}// release all the temporary imagescvReleaseImage( &gray );cvReleaseImage( &pyr );cvReleaseImage( &tgray );cvReleaseImage( &timg );return squares;}// the function draws all the squares in the imagevoid drawSquares( IplImage* img, CvSeq* squares ){CvSeqReader reader;IplImage* cpy = cvCloneImage( img );int i;// initialize reader of the sequencecvStartReadSeq( squares, &reader, 0 );// read 4 sequence elements at a time (all vertices of a square)for( i = 0; i < squares->total; i += 4 ){CvPoint* rect = pt;int count = 4;// read 4 verticesmemcpy( pt, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );memcpy( pt + 1, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );memcpy( pt + 2, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );memcpy( pt + 3, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );// draw the square as a closed polylinecvPolyLine( cpy, &rect, &count, 1, 1, CV_RGB(0,255,0), 3, CV_AA, 0 );}// show the resultant imagecvShowImage( wndname, cpy );cvReleaseImage( &cpy );}void on_trackbar( int a ){if( img )drawSquares( img, findSquares4( img, storage ) );}char* names[] = { "pic1.png", "pic2.png", "pic3.png","pic4.png", "pic5.png", "pic6.png", 0 };int main(int argc, char** argv){int i, c;// create memory storage that will contain all the dynamic datastorage = cvCreateMemStorage(0);for( i = 0; names[i] != 0; i++ ){// load i-th imageimg0 = cvLoadImage( names[i], 1 );if( !img0 ){printf("Couldn't load %s\n", names[i] );continue;}img = cvCloneImage( img0 );// create window and a trackbar (slider) with parent "image" and set callback// (the slider regulates upper threshold, passed to Canny edge detector)cvNamedWindow( wndname, 1 );cvCreateTrackbar( "canny thresh", wndname, &thresh, 1000, on_trackbar );// force the image processingon_trackbar(0);// wait for key.// Also the function cvWaitKey takes care of event processingc = cvWaitKey(0);// release both imagescvReleaseImage( &img );cvReleaseImage( &img0 );// clear memory storage - reset free space positioncvClearMemStorage( storage );if( c == 27 )break;}cvDestroyWindow( wndname );return 0;}#ifdef _EiCmain(1,"squares.c");#endif。