opencv 过滤轮廓算法

OpenCV中常用的过滤轮廓算法有以下几种：

1. 轮廓周长过滤算法：通过计算轮廓周长来过滤掉过小或过大的轮廓。可以使用cv2.arcLength()函数计算轮廓周长。

2. 轮廓面积过滤算法：通过计算轮廓面积来过滤掉过小或过大的轮廓。可以使用cv2.contourArea()函数计算轮廓面积。

3. 凸包过滤算法：通过计算轮廓的凸包来过滤掉不符合要求的轮廓。可以使用cv2.convexHull()函数计算轮廓的凸包。

4. 最小矩形过滤算法：通过计算轮廓的最小矩形来过滤掉不符合要求的轮廓。可以使用cv2.minAreaRect()函数计算轮廓的最小矩形。

5. 最小外接圆过滤算法：通过计算轮廓的最小外接圆来过滤掉不符合要求的轮廓。可以使用cv2.minEnclosingCircle()函数计算轮廓的最小外接圆。

这些过滤算法可以结合使用，以达到更好的过滤效果。

相关问题

python opencv识别轮廓

Python的OpenCV（Open Source Computer Vision）库是一个用于计算机视觉和图像处理的强大工具。它提供了许多功能和算法，其中包括识别轮廓。

在OpenCV中，轮廓是由一组连接在一起的点组成的曲线，它描述了图像中的对象边缘。识别轮廓在许多图像处理和计算机视觉应用中非常常见，比如形状分析、对象检测和跟踪等。

要识别轮廓，首先我们需要把图像转换成灰度图像。这可以通过使用OpenCV的cv2.cvtColor()函数将图像从BGR格式（默认）转换为灰度格式来实现。接下来，我们需要使用cv2.threshold()或cv2.Canny()函数将图像转换为二值图像。这将使得轮廓更明显并且更容易识别。

一旦我们得到了二值图像，我们可以使用cv2.findContours()函数来查找图像中的轮廓。这个函数返回一个由轮廓点组成的列表，每个轮廓都表示为一个Numpy数组。我们还可以通过传递适当的参数来控制轮廓的检测和过滤。

接下来，我们可以使用cv2.drawContours()函数将找到的轮廓绘制到原始图像上，以便我们能够可视化和分析它们。我们可以选择绘制所有的轮廓或者仅绘制特定的轮廓。

最后，我们可以对识别到的轮廓进行进一步的分析和处理。OpenCV提供了很多函数来计算轮廓的形状属性，比如周长、面积、凸包等。我们可以利用这些属性来进行对象分类或者执行其他图像处理任务。

总结来说，通过使用Python的OpenCV库，我们可以轻松地识别并处理图像中的轮廓。这为我们提供了一个强大的工具来进行形状分析、对象检测和跟踪等计算机视觉任务。

java opencv 过滤图片中文字数字

要过滤掉图片中的文字和数字，可以使用以下步骤：

1. 将图片转换为灰度图像。

2. 通过二值化将图像转换为黑白图像。可以使用 Otsu's 二值化算法自动确定阈值，也可以手动设置阈值。

3. 使用形态学操作（如腐蚀和膨胀）去除噪声，并将字符和数字分离开来。

4. 使用轮廓检测来识别和过滤掉字符和数字的轮廓。可以使用 OpenCV 的 findContours 函数来实现。

代码示例：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class FilterTextAndNumbers {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载 OpenCV 库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取图片
        Mat image = Imgcodecs.imread("example.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

        // 二值化图像
        Mat binaryImage = new Mat();
        Imgproc.threshold(image, binaryImage, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV + Imgproc.THRESH_OTSU);

        // 形态学操作
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new org.opencv.core.Size(3, 3));
        Imgproc.erode(binaryImage, binaryImage, kernel);
        Imgproc.dilate(binaryImage, binaryImage, kernel);

        // 轮廓检测
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(binaryImage, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 过滤字符和数字轮廓
        for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
            MatOfPoint contour = contours.get(i);
            double area = Imgproc.contourArea(contour);
            if (area < 100 || area > 1000) { // 根据轮廓面积过滤
                continue;
            }
            MatOfPoint2f curve = new MatOfPoint2f(contour.toArray());
            double perimeter = Imgproc.arcLength(curve, true);
            if (perimeter < 100 || perimeter > 300) { // 根据轮廓周长过滤
                continue;
            }
            // 将字符和数字部分涂成白色
            Imgproc.drawContours(image, contours, i, new Scalar(255, 255, 255), -1);
        }

        // 显示处理后的图像
        Imgcodecs.imwrite("result.jpg", image);
    }
}

在这个示例中，我们首先将图片转换为灰度图像，然后使用 Otsu's 二值化算法将其转换为黑白图像。接下来，我们使用腐蚀和膨胀操作去除噪声，并使用轮廓检测来识别和过滤掉字符和数字的轮廓。最后，我们将字符和数字部分涂成白色，以便于在最终的结果图像中过滤掉它们。