轮廓

吴佳WuJia 2023-01-13 03:09:47

课时名称	课时知识点
轮廓	轮廓的定义与轮廓分析

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用opencv2.3.1做的静态手势检测。先滤波去噪-->转换到HSV空间-->根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断，这里用到了inRange函数，然后进行一下形态学的操作，去除噪声干扰，是手的边界更加清晰平滑-->得到的2值图像后用findContours找出手的轮廓，去除伪轮廓后，再用convexHull函数得到凸包络。

你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点：（1）颜色填充时：给其传参数的时候，需要搞一个轮廓的list给他，要不会导致颜色填充失败。（2）画轮廓线时：就没必要搞list了，直接contours[i]就可以。 python代码：图片：背景为黑色，有很多白色填充的。下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓

1 图像的轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。轮廓提取的基本原理：对于一幅背景为黑色、目标为白色的二值图像，如果在图中找到一个白色点，且它的8邻域（或4邻域）也均为白色，则说明该点是目标的内部点，将其置为黑色，视觉上就像内部被掏空一样；否则保持白色不变，该点是目标的轮廓点。一般在寻找轮廓之前，都要将图像进行阈值化或Canny边缘检测，转换为二值化图像

使用了相关算法进行图片轮廓的提取 ############## #图像中的轮廓提取 #时间：2019/1/3 #作者：cclplus #仅供学习交流使用 #如若照片本人认为侵犯了肖像权,请联系我的邮箱707101557@qq.com #如有疑问或者需求，可以联系作者的邮箱 #如果你有什么好的建议或者指导，我将不胜感激 import cv2 import numpy as np from ma...

本文详细介绍了 OpenCV 中轮廓检测的核心技术，包括轮廓检测的预处理步骤、函数的使用、轮廓绘制方法以及轮廓的各种属性计算与操作（面积、周长、筛选、排序、外接形状、轮廓近似等）。轮廓检测在目标识别、图像分割、物体测量等领域有着广泛的应用，掌握这些基础操作是进行更复杂计算机视觉任务的前提。实际应用中，需要根据具体场景选择合适的轮廓检索模式和近似方法，以达到最佳的检测效果。

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