Python-opencv图片轮廓提取

非常感谢您的提问。以下是回答：

要使用Python-opencv提取图片轮廓，您可以按照以下步骤操作:

1.使用cv2.imread()函数加载您要处理的图像;

2.使用cv2.Canny()函数找到图像边缘;

3.使用cv2.findContours()函数对边缘进行轮廓提取。

希望这些步骤能对您有所帮助。如果您有任何其他问题，请随时联系我。

相关问题

python-opencv 识别答题卡课设

非常感谢您的提问，我可以为您提供相关信息。

Python-OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，可以用来识别答题卡。

下面是使用 Python-OpenCV 实现答题卡识别的一些步骤：

1. 读取答题卡图像：使用 OpenCV 的 imread 函数读取答题卡图像。

2. 对图像进行预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以便后续识别处理。

3. 检测轮廓：使用 OpenCV 的 findContours 函数检测答题卡轮廓。

4. 提取轮廓信息：对检测到的轮廓进行筛选和排序，提取出答题卡区域、题目区域等信息。

5. 分析答题卡：对答题卡图像进行分析，识别出每个题目的位置和选项。

6. 统计得分：根据识别出的答案和标准答案进行比对，统计得分。

需要注意的是，这只是一个大致的流程，具体实现过程还需要根据具体情况进行调整和优化。

希望这些信息能够帮助您了解 Python-OpenCV 识别答题卡的基本流程。如果您有其他疑问，请随时问我。

基于python-opencv的车牌识别系统

随着社会的发展，车辆的使用越来越普遍，车辆的数量也呈现出明显的增加趋势，这就给车牌识别系统的应用提供了很好的机会。基于python-opencv的车牌识别系统，是一种先进的智能技术，它可以自动识别车辆的牌照号码，大大提高了交通管理的效率。

该系统基于Python语言，利用opencv进行图像处理，通过车牌检测、字符分割、字符识别等多个环节进行车牌号码的识别。首先对图片进行灰度化处理，然后采用Sobel算子提取车牌的轮廓，接着进行形态学处理，将车牌轮廓进一步提取。然后利用HOG+SVM算法对车牌进行字符切割，将字符分割开来，得到单个字符的图片。利用针对字符的CNN神经网络模型对字符进行识别，最终得到车牌号码。

与传统的车牌识别系统相比，基于python-opencv的车牌识别系统具有识别速度快、准确性高的优点。它可以有效地识别各种车牌类型的车牌号码，不仅可以用于交通管理，也可以应用于停车场管理、智能门禁等领域。此外，它的开发成本较低，可灵活部署，系统性能稳定可靠。

总之，基于python-opencv的车牌识别系统是当今车牌识别技术的一次重大突破，可以带来很多实际应用价值，将人们的交通出行和生活更加方便和安全。