如何提取矩形轮廓、并统计各条轮廓线所占的像素点数目

2023-06-06 15:29:55 636 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

从像素统计到ROI提取：Python图像处理核心技能详解数字图像处理的基础在于理解像素这一基本单元。每个像素包含坐标和颜色信息，在RGB模式下由三个通道数值组成，这种数据化视角使得图像可被编程处理。其技术价值在于实现对图像的自动化分析与编辑，广泛应用于计算机视觉、批量图片处理等领域。通过像素统计可获取图像整体特征，而基于颜色阈值、轮廓检测等方法提取感兴趣区域，则是聚焦关键信息的高效手段。本文结合Python的Pillow和OpenCV库，深入讲解像素统计、掩码操作及ROI提取等核心技能，为图像处理实践提供系统指导。阅读详情

使用的cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)提取的矩形物体最外层的轮廓，请大佬说一下详细思路或步骤

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vivado运行时报错 license文件更新操作 vivado使用：SYNTHESIS->Run Synthesis 时报错 [Common 17-345] A valid license was not found for feature ‘Synthesis’ and/or device ‘xc7vx485t’. Please run the Vivado License Manager for assistance in determiningwhich features and devices are licensed for your sy 阅读详情

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CSDN-Ada助手 2023-06-06

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MWWZ 2023-07-28

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你好，我有一个模板匹配的工具，可以创建一个矩形的模板，行列方向可以是不同缩放尺度，具体可以看我的博客，也有程序可以下载，希望能帮到你

赵4老师 2023-06-06

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仅供参考：

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2\highgui\highgui_c.h"
using namespace std;
using namespace cv;
Mat img,smallImg,gray,bw;
vector<Vec4i> hierarchy;
vector<vector<Point> > contours;
int threshval=128;
Rect r;
Rect maxrect,brect;
int idx,n;
const static Scalar colors[15]={
    CV_RGB(  0,  0,128),
    CV_RGB(  0,128,  0),
    CV_RGB(  0,128,128),
    CV_RGB(128,  0,  0),
    CV_RGB(128,  0,128),
    CV_RGB(128,128,  0),
    CV_RGB(128,128,128),
    CV_RGB(160,160,160),
    CV_RGB(  0,  0,255),
    CV_RGB(  0,255,  0),
    CV_RGB(  0,255,255),
    CV_RGB(255,  0,  0),
    CV_RGB(255,  0,255),
    CV_RGB(255,255,  0),
    CV_RGB(255,255,255),
};
Scalar color;
void gamma_correct(Mat& img, Mat& dst, double gamma) {
    Mat tmp;

    img.convertTo(tmp, CV_32FC1, 1.0/255.0, 0.0);
    pow(tmp, gamma, tmp);
    tmp.convertTo(dst , CV_8UC1,     255.0, 0.0);
}
int main() {
    cvNamedWindow("display",1);
    img=imread("image.jpg",1);
    r.x     =img.cols*1/10;
    r.y     =img.rows*1/5;
    r.width =img.cols*8/10;
    r.height=img.rows*3/5;
    smallImg=img(r);
    cvtColor(smallImg,gray,CV_BGR2GRAY);
//  medianBlur(gray,gray,5);
    equalizeHist(gray,gray);
    gamma_correct(gray,gray,4.0);
    imshow("display",gray);
    waitKey(0);

    bw=(gray>threshval);
    imshow("display",bw);
    waitKey(0);

//  Mat Structure1=getStructuringElement(MORPH_RECT   ,Size(6,6));
    Mat Structure1=getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE,Size(6,6));
    dilate(bw,bw,Structure1, Point(-1,-1));
    imshow("display",bw);
    waitKey(0);

    Mat Structure0=getStructuringElement(MORPH_RECT   ,Size(3,3));
    Mat Structure0=getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE,Size(3,3));
    erode(bw,bw,Structure0,Point(-1,-1));
    imshow("display",bw);
    waitKey(0);

    findContours(bw,contours,hierarchy,RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    if (!contours.empty()&&!hierarchy.empty()) {
        idx=0;
        n=0;
        vector<Point> approx;
        for (;idx>=0;idx=hierarchy[idx][0]) {
            color=colors[idx%15];
//          drawContours(smallImg,contours,idx,color,1,8,hierarchy);
            approxPolyDP(Mat(contours[idx]), approx, arcLength(Mat(contours[idx]), true)*0.005, true);//0.005为将毛边拉直的系数
            const Point* p = &approx[0];
            int m=(int)approx.size();
            polylines(smallImg, &p, &m, 1, true, color);
            circle(smallImg,Point(p[0].x,p[0].y),3,color);
            circle(smallImg,Point(p[1].x,p[1].y),2,color);
            for (int i=2;i<m;i++) circle(smallImg,Point(p[i].x,p[i].y),1,color);
            n++;
            if (1==n) {
                maxrect=boundingRect(Mat(contours[idx]));
            } else {
                brect=boundingRect(Mat(contours[idx]));
                CvRect mr;
                mr.x=maxrect.x;
                mr.y=maxrect.y;
                mr.width=maxrect.width;
                mr.height=maxrect.height;
                CvRect br;
                br.x=brect.x;
                br.y=brect.y;
                br.width=brect.width;
                br.height=brect.height;
                maxrect=cvMaxRect(&mr,&br);
            }
        }
        circle(smallImg,Point(maxrect.x+maxrect.width/2,maxrect.y+maxrect.height/2),2,CV_RGB(255,0,0));
    }
    imshow("display",smallImg);
    waitKey(0);
    cvDestroyWindow("display");
    return 0;
}

如何提取矩形轮廓、并统计各条轮廓线所占的像素点数目

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