opencv 轮廓特征筛选
时间: 2023-10-01 20:09:41 浏览: 40
我可以回答这个问题。在 OpenCV 中,可以使用 contourArea 函数来计算轮廓的面积,使用 arcLength 函数来计算轮廓的周长。可以根据这些特征来筛选轮廓。另外,还可以使用 boundingRect 函数来获取轮廓的矩形边界框,使用 minAreaRect 函数来获取轮廓的最小外接矩形,以及使用 minEnclosingCircle 函数来获取轮廓的最小外接圆。这些特征也可以用来筛选轮廓。
相关问题
opencv轮廓识别步骤
OpenCV 轮廓识别的步骤如下:
1. 读取图像:首先需要加载待处理的图像。
2. 预处理:为了更好地识别轮廓,需要对图像进行预处理。可以使用灰度化、二值化、滤波等操作,去除图像中的噪声。
3. 轮廓查找:使用 `findContours()` 函数查找图像中的轮廓。
4. 轮廓筛选:根据要求对轮廓进行筛选,比如轮廓面积、轮廓周长、轮廓形状等。
5. 轮廓绘制:可以使用 `drawContours()` 函数将轮廓画在图像上,以便观察和验证。
6. 轮廓特征提取:可以提取轮廓的一些特征,比如轮廓面积、周长、中心点、凸包等。
7. 后处理:根据需要对轮廓进行后处理,比如根据轮廓生成掩模、对轮廓进行修复等。
以上就是 OpenCV 轮廓识别的一般步骤。
opencv形态学、轮廓筛选
形态学操作是图像处理中常用的一种方法,它利用结构元素与图像进行卷积操作,可以实现图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作。这些操作可以用来调整图像的形状、去除噪声、提取图像中的特定部分等。
在OpenCV中,形态学操作的函数主要包括`erode`、`dilate`、`morphologyEx`等。其中,`erode`用于腐蚀操作,通过将结构元素与图像进行卷积,将图像中的边缘部分腐蚀掉;`dilate`用于膨胀操作,通过将结构元素与图像进行卷积,将图像中的边缘部分膨胀扩展;`morphologyEx`可以实现更复杂的形态学操作,如开运算(先腐蚀后膨胀)、闭运算(先膨胀后腐蚀)等。
轮廓筛选是指对图像中提取到的轮廓进行筛选和处理。在OpenCV中,可以使用`findContours`函数来提取图像中的轮廓,并返回一个轮廓点集的集合。然后,我们可以利用一些条件对轮廓进行筛选,如面积大小、周长长度、轮廓的层次结构等。通过筛选,可以选择性地提取出感兴趣的轮廓。
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