opencv障碍物轮廓识别

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理和分析。在使用OpenCV进行障碍物轮廓识别时，可以借助一些函数和方法来实现。

首先，使用深度图像获取函数（find_obstacle）来获取深度图的障碍物信息。这个函数会返回每个障碍物凸包的坐标，其中凸包是包围障碍物的最小凸多边形。在这个函数中，可以通过对深度图进行阈值化和开运算来减少噪点，并使用findContours函数得到轮廓图。接下来，可以使用convexHull函数获取每个障碍物的凸包坐标。最后，将得到的障碍物坐标返回。

基本思路是通过realsense SDK2.0获取摄像头的数据和参数，并将其转化为Mat对象。然后对图像进行模糊、灰度化和二值化处理，接着提取并绘制轮廓。在计算轮廓的中心点坐标之后，可以通过计算坐标与摄像头的距离来判断障碍物的位置。最后，可以绘制一定距离内的矩形，并将距离参数转化为字符串进行显示。

总结起来，使用OpenCV进行障碍物轮廓识别的基本步骤包括：获取深度图障碍物的函数，阈值化和开运算处理，提取轮廓和凸包，计算距离并绘制矩形，最后将结果显示出来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python Opencv实现图像轮廓识别功能](https://download.csdn.net/download/weixin_38685876/12863292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于深度摄像头的障碍物检测（realsense+opencv）](https://blog.csdn.net/qq_31918961/article/details/90106434)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于OpenCV+RealSense的障碍物检测](https://blog.csdn.net/m0_61897853/article/details/123338139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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