opencv二值化轮廓提取

opencv二值化轮廓提取二值化轮廓提取是图像处理中常用的一种技术，它可以将图像转换为二值图像，并提取出图像中的轮廓信息。

本文将介绍如何使用opencv库来实现这一功能。

1. 准备工作在使用opencv进行图像处理之前，我们需要先安装opencv库并进行相关配置。

确保已经正确安装了opencv，并且在编译环境中配置了相应的库文件和头文件。

2. 加载图像在开始进行二值化轮廓提取之前，首先需要加载图像文件。

使用opencv的imread函数可以方便地将图像文件加载到内存中，并存储为Mat类型的数据。

```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main()Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if (image.empty())printf("Failed to open image file.\n");return -1;// 进行后续处理...return 0;3. 二值化处理在加载图像后，我们可以对图像进行二值化处理。

二值化可以将图像中的像素值转换为黑白两种颜色，方便轮廓提取。

opencv提供了多种二值化方法，例如使用固定阈值、自适应阈值等。

```cppMat binaryImage;threshold(image, binaryImage, 128, 255, THRESH_BINARY);在上述代码中，我们将图像的像素值大于128的像素设为255（白色），否则设为0（黑色），得到了一个二值图像binaryImage。

4. 轮廓提取通过二值化处理后，我们可以使用findContours函数提取图像中的轮廓信息。

该函数会返回一个包含所有轮廓的向量，每个轮廓都被表示为一个点的向量。

```cppvector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(binaryImage, contours, hierarchy,RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);在上述代码中，contours是一个二维向量，每个元素代表一个轮廓。

opencv二值化轮廓提取摘要：I.引言- 介绍OpenCV和图像处理基本概念- 说明本文将介绍的内容II.图像二值化- 定义二值化- 解释二值化的作用- 介绍OpenCV中的二值化方法III.轮廓提取- 定义轮廓提取- 解释轮廓提取的作用- 介绍OpenCV中的轮廓提取方法IV.示例代码- 给出使用OpenCV实现二值化和轮廓提取的示例代码- 详细解释代码的执行过程V.结论- 总结本文的内容- 指出OpenCV在图像处理中的应用正文：I.引言OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。

在图像处理中，二值化和轮廓提取是最基础和最常用的操作之一。

二值化是将图像转换为只包含黑白两种颜色的过程，它可以简化图像的复杂度，便于后续的图像分析和处理。

轮廓提取是从二值图像中提取边缘信息的过程，它可以提供图像中物体的形状和边界信息。

本文将介绍OpenCV中的二值化和轮廓提取算法，并给出一个简单的示例代码。

II.图像二值化二值化是将图像中的像素值设定为0或255，即将图像转换为只包含黑白两种颜色的过程。

二值化图像只有两个灰度等级，因此，它具有较高的对比度，可以简化图像的复杂度，便于后续的图像分析和处理。

在OpenCV中，可以使用以下方法实现二值化：1.使用`cvThreshold()`函数实现二值化。

该函数需要指定输入图像、阈值、最大值和函数类型。

函数类型可以是`CV_THRESH_BINARY`（默认值，将大于阈值的像素值设为255，小于阈值的像素值设为0）或`CV_THRESH_BINARY_INV`（将大于阈值的像素值设为0，小于阈值的像素值设为255）。

2.使用`cvAdaptiveThreshold()`函数实现二值化。

该函数可以根据图像的局部特性自适应地设置阈值。

函数需要指定输入图像、阈值类型、最大值、阈值系数和函数类型。

opencv轮廓提取原理标题：OpenCV轮廓提取原理引言：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。

其中，轮廓提取是一项重要的技术，可以用于目标检测、图像分割等应用。

本文将介绍OpenCV中轮廓提取的原理及其应用。

一、什么是轮廓？轮廓是指图像中连续的边界线，可以用一系列的点来表示。

在图像处理中，轮廓是由边缘检测算法得到的。

边缘检测是一种识别图像中明暗变化的方法，常用的算法有Sobel、Canny等。

二、OpenCV中的轮廓提取方法OpenCV提供了多种轮廓提取的方法，其中最常用的是findContours 函数。

该函数可以根据二值化图像找到图像中的轮廓，并将其保存为一个轮廓向量。

三、轮廓提取的原理轮廓提取的基本原理是通过图像的边缘信息来确定物体的边界。

具体步骤如下：1. 图像预处理：首先，对原始图像进行预处理，包括灰度化、降噪、二值化等操作。

这一步的目的是将图像转换为二值图像，使得物体与背景能够更好地区分开来。

2. 边缘检测：利用边缘检测算法，如Sobel、Canny等，在二值化图像中找到物体的边缘。

边缘检测算法会计算图像中每个像素点的梯度值，梯度值较大的点被认为是边缘点。

3. 轮廓提取：根据边缘图像，使用findContours函数将边缘点连接起来，形成物体的轮廓。

findContours函数会返回一个轮廓向量，其中每个轮廓由一系列的点表示。

4. 轮廓处理：根据需要，可以对轮廓进行进一步的处理，如轮廓拟合、轮廓面积计算等。

这些处理可以用于物体检测、形状识别等应用。

四、轮廓提取的应用轮廓提取在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 目标检测：通过提取图像中物体的轮廓，可以实现目标检测。

例如，可以通过形状匹配的方法，在图像中找到与给定模板形状相似的物体。

2. 图像分割：轮廓提取可以用于图像分割，将图像中的不同物体分离开来。

例如，在医学图像中，可以通过轮廓提取将肿瘤与正常组织分割开来。

findcontours 原理findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。

它是基于图像边缘检测结果的一种方法，通过找到图像中的连续像素点集合，从而得到图像中物体的轮廓。

在使用findContours函数之前，我们需要先进行图像预处理，包括灰度化、二值化、滤波等操作，以便更好地提取图像中的轮廓信息。

首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，这样可以减少计算量，同时也更便于进行后续的处理。

然后，我们可以使用阈值方法将灰度图像转换为二值图像，将感兴趣的物体变为纯黑色，背景变为纯白色。

接下来，我们可以使用滤波器对图像进行平滑处理，消除噪声和细节。

在进行了图像预处理之后，我们就可以调用findContours函数来查找图像中的轮廓了。

该函数需要传入二值图像作为参数，并通过传入的参数来指定轮廓的检索模式和轮廓的近似方法。

检索模式有两种：RETR_EXTERNAL和RETR_TREE。

RETR_EXTERNAL表示只检测最外层的轮廓，而RETR_TREE表示检测所有轮廓，并建立轮廓之间的层级关系。

轮廓的近似方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE和CHAIN_APPROX_NONE。

CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，而CHAIN_APPROX_NONE表示保留所有的轮廓点。

findContours函数会返回一个包含轮廓的列表。

每个轮廓都是一个包含点的向量，可以使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在图像上。

此外，findContours函数还可以获取轮廓的面积、周长、边界框等信息，以及计算轮廓的几何矩、质心等特征。

使用findContours函数可以实现很多图像处理的应用，比如目标检测、形状识别、运动跟踪等。

例如，在图像中检测某个特定形状的物体时，可以先使用findContours函数找到所有的轮廓，然后根据轮廓的特征进行筛选和匹配。

C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解⼀、Canny检测轮廓在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。

⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜，从⽬前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取⽅⾯是最优秀的边缘检测算法。

canny边缘检测采⽤双阈值值法，⾼阈值⽤来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等，⽽低阈值⽤来保证不丢失细节部分，低阈值检测出来的边缘更丰富，但是很多边缘并不是我们关⼼的。

最后采⽤⼀种查找算法，将低阈值中与⾼阈值的边缘有重叠的线条保留，其他的线条都删除。

本篇⽂章中不对canny的算法原理作进⼀步说明，稍后会在图像处理算法相关的⽂章中详细介绍。

下⾯我们⽤OpenCV中的Canny函数来检测图像边缘int main(){Mat I=imread("../cat.png");cvtColor(I,I,CV_BGR2GRAY);Mat contours;Canny(I,contours,125,350);threshold(contours,contours,128,255,THRESH_BINARY);namedWindow("Canny");imshow("Canny",contours);waitKey();return 0;}显⽰效果如下:⼆、直线检测⽤到的是霍夫变换检测直线的算法直线在图像中出现的频率⾮常之⾼，⽽直线作为图像的特征对于基本内容的图像分析有着很重要的作⽤，本⽂通过OpenCV中的hough变换来检测图像中的线条。

我们先看最基本的Hough变换函数HoughLines，它的原型如下：void HoughLines(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double srn=0, double stn=0 );它的输⼊是⼀个⼆值的轮廓图像，往往是边缘检测得到的结果图像；它的输出是⼀个包含多个Vec2f点的数组，数组中的每个元素是⼀个⼆元浮点数据对<rou,theta>，rou代表直线离坐标原点的距离，theta代表⾓度。

opencv轮廓提取原理OpenCV是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库，拥有丰富的功能和算法。

其中之一就是轮廓提取，它可以帮助我们从图像中提取出物体的边界轮廓。

本文将介绍OpenCV轮廓提取的原理和实现方法。

在图像处理中，轮廓是物体边界的表示形式，它是由一系列连续的点构成的曲线。

轮廓提取的目的是找到图像中所有物体的轮廓，以便进行进一步的分析和处理。

OpenCV提供了一种基于边缘检测的方法来实现轮廓提取。

边缘检测是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们找到图像中明显的边缘。

OpenCV提供了一些边缘检测算法，如Canny边缘检测算法。

这些算法可以帮助我们找到图像中明显的边缘，并将其表示为二值图像，其中边缘像素的值为255，非边缘像素的值为0。

在进行轮廓提取之前，我们首先需要对图像进行预处理，以便提高后续边缘检测的效果。

预处理包括灰度化、滤波和二值化等步骤。

灰度化将彩色图像转换为灰度图像，滤波可以帮助我们去除图像中的噪声，而二值化则可以将灰度图像转换为二值图像。

一旦我们得到了二值图像，就可以使用OpenCV提供的findContours函数来进行轮廓提取。

该函数可以帮助我们找到二值图像中的所有轮廓，并将其表示为一系列的点集。

每个轮廓都是一个包含一系列点坐标的向量，我们可以通过遍历这些点来获取轮廓的每个像素位置。

在轮廓提取之后，我们可以对轮廓进行一些进一步的处理，如计算轮廓的面积、周长和中心点等。

OpenCV提供了一些函数来实现这些功能，如contourArea、arcLength和moments等。

除了基本的轮廓提取之外，OpenCV还提供了一些高级的轮廓处理算法，如轮廓逼近、轮廓拟合和轮廓匹配等。

这些算法可以帮助我们更精确地描述和分析物体的轮廓。

总结来说，OpenCV轮廓提取是一种基于边缘检测的方法，它可以帮助我们从图像中提取出物体的边界轮廓。

通过预处理和使用findContours函数，我们可以得到图像中所有物体的轮廓，并进行进一步的分析和处理。

C++ OpenCV 求两个轮廓之间的仿射变换在图像处理和计算机视觉领域，求两个轮廓之间的仿射变换是一个常见的问题。

通过对两个对象的轮廓进行比较和匹配，我们可以得到它们之间的相似度，并且可以根据它们之间的差异来进行一些后续处理，比如目标跟踪、物体识别等应用。

在 C++ OpenCV 中，我们可以利用一些图像处理的库函数来实现对两个轮廓之间的仿射变换。

接下来，我将介绍如何在 C++ OpenCV 中实现求两个轮廓之间的仿射变换，包括获取轮廓、计算仿射变换矩阵和应用仿射变换等步骤。

1. 获取轮廓我们需要从图像中获取两个对象的轮廓。

在 OpenCV 中，我们可以利用 findContours 函数来实现轮廓的获取。

该函数需要输入一个二值化的图像作为参数，然后返回一个包含所有轮廓信息的std::vector 对象。

```cppstd::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(binaryImage, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE);```在上面的代码中，binaryImage 是经过预处理后的二值化图像，CV_RETR_EXTERNAL 和 CV_CH本人N_APPROX_SIMPLE 分别表示提取外部轮廓和使用简单的逼近方法。

contours 是一个包含所有轮廓信息的容器。

2. 计算仿射变换矩阵一旦获取了两个对象的轮廓，接下来就需要计算它们之间的仿射变换矩阵。

在 OpenCV 中，我们可以利用函数 getAffineTransform 来实现这一步。

```cppcv::Mat M = cv::getAffineTransform(obj1, obj2);```在上面的代码中，obj1 和 obj2 分别是两个对象的轮廓点集，M 是一个 2x3 的仿射变换矩阵。

cv.findcontours函数的用法cv.findContours函数（在OpenCV的Python接口中为cv2.findContours）是用于从二值图像中提取轮廓的一个关键函数。

它能够识别并输出图像中的各个连通组件（白色像素集合），这些组件代表了图像中对象的边界。

以下是一个基本的函数签名和参数解释：pythoncontours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])1）image：输入图像，必须是二值图像（通常通过阈值操作得到，其中物体区域为白色，背景为黑色）。

2）mode：轮廓检索模式，可选参数包括：cv2.RETR_EXTERNAL：只检测最外层轮廓。

cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，不建立层次关系。

cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并且将它们组织成两层结构，上层为外边界，下层为内孔洞。

cv2.RETR_TREE：构建一个完整的层次结构，包含图像中的所有轮廓。

3）method：轮廓逼近方法，决定如何拟合边缘点以形成更平滑的轮廓曲线，可选参数包括：cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直或对角线上的连续点，仅保留拐点信息，节省存储空间。

cv2.CHAIN_APPROX_NONE：保存所有轮廓点。

cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin 链码近似算法。

4）hierarchy（可选输出）：返回一个包含轮廓层次信息的数组，对于每个轮廓，提供了其父级、子级、兄弟轮廓等信息。

5）offset（可选参数）：如果需要，可以添加一个偏移量来移动轮廓点。

示例用法：pythonimport cv2//加载或处理图像到binary_imagebinary_image = cv2.imread('path_to_your_image', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)binary_image = cv2.threshold(binary_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)//提取轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)//现在你可以用提取出的contours进行进一步的操作，例如绘制轮廓等请注意，不同版本的OpenCV可能在函数调用上有细微差别，尤其是在是否需要预先复制图像以便函数修改原图还是直接读取等方面。

轮廓二值算法
轮廓二值算法是一种图像处理方法，主要用于从图像中提取物体的轮廓。

它将图像中的像素分为两类，一类是物体内部像素，另一类是背景像素。

该算法主要通过应用阈值处理、边缘检测和形态学操作等技术来实现。

以下是一种常见的轮廓二值算法步骤：
1.预处理：对原始图像进行去噪、平滑处理，以消除图像中的噪声和细微变化。

2.应用阈值处理：根据预处理后的图像，选择一个合适的阈值，将图像中的像素分为两类。

一般来说，阈值的选择可以通过观察图像的直方图来实现，使得背景和物体之间的像素值差异最大。

3.边缘检测：在二值图像中，应用边缘检测算法（如Sobel算子、Prewitt算子等）来识别物体的边缘。

边缘检测结果是一系列连接物体内部像素的线段。

4.轮廓提取：遍历边缘检测结果中的每个线段，找到相邻且方向相同的线段，将其合并成一条轮廓。

最终得到物体的轮廓集合。

5.形态学操作：对提取的轮廓进行形态学处理，如开运算、闭运算等，以消除噪声和填充空洞。

6.轮廓优化：对优化后的轮廓进行细化处理，以消除宽度过大的轮廓线段。

7.输出结果：将优化后的轮廓作为最终结果输出。



这种轮廓二值算法在许多领域都有应用，例如计算机视觉、目标检测和图像分割等。

通过该算法，可以快速准确地提取物体轮廓，为后续的图像分析和处理提供基础。

opencv数字识别的方法
在OpenCV中，可以使用以下方法进行数字识别：
1. 图像预处理：首先，需要对输入图像进行预处理，以便提取数字区域并增强其特征。

常见的预处理步骤包括灰度化、二值化、去噪等。

2. 特征提取：接下来，需要从数字图像中提取有用的特征，以便进行分类和识别。

常用的特征提取方法包括轮廓检测、形状描述符、直方图等。

3. 数字分类器：选择合适的数字分类器来对提取的特征进行分类和识别。

常见的数字分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（K-Nearest Neighbors）、神经网络等。

4. 训练模型：如果没有现成的训练模型可用，就需要使用已知的数字样本数据集进行模型训练。

通过将输入图像与标记的样本进行比较，模型可以学习数字的特征并进行分类。

5. 数字识别：一旦模型训练完成，就可以将其应用于新的数字图像上进行识别。

将输入图像提取特征后，使用训练好的模型进行分类，得出数字的识别结果。

需要注意的是，数字识别是一个复杂的任务，其准确性和效果受多个因素的影响，包括图像质量、预处理方法、特征选择和分类器性能等。

因此，在实际应用中需要根据具体情况进行调优和改进。

1。

c++ opencv 对轮廓进行聚类的方法1. 引言1.1 概述这篇文章将介绍如何使用C++和OpenCV对轮廓进行聚类的方法。

轮廓是图像处理中非常重要的概念，用于表示图像中的边界或物体的形状。

聚类算法则是一种将数据分成不同组别的方法，常用于图像处理中。

1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述：第2节将简要介绍读者需要了解的C++基础知识和OpenCV简介，为后面的内容打下基础。

第3节将详细讨论轮廓检测方法。

我们将首先概述轮廓检测的背景知识，然后介绍OpenCV中提供的轮廓检测函数，并探讨轮廓特征提取的方法。

第4节将引入聚类算法，包括K-Means、DBSCAN和Mean-Shift等常用聚类算法原理。

这些算法可以用来对得到的轮廓数据进行聚类分析。

第5节是本文重点内容，详细介绍了基于OpenCV的轮廓聚类方法。

该部分包括数据预处理与轮廓提取、轮廓特征计算与表示等子章节，通过实际代码示例演示了如何实现这些方法。

1.3 目的本文的目标是向读者介绍使用C++和OpenCV对轮廓进行聚类的方法。

读者将了解到如何使用OpenCV中提供的函数进行轮廓检测，并学习不同聚类算法的原理。

通过实际代码演示，读者将掌握基于OpenCV实现轮廓聚类的技巧与方法。

最终，读者将能够将这些技术应用于自己的项目中，有效地处理图像中的轮廓数据。

2. 背景知识2.1 C++基础知识C++是一种高级编程语言，作为一种广泛应用于系统开发和嵌入式设备的语言，掌握C++编程知识对于理解和实现轮廓聚类方法是必要的。

主要涉及到以下几个方面的内容：- 数据类型：C++提供了多种数据类型，包括整型、浮点型、字符型等，在程序中可以根据具体需要选择合适的数据类型。

- 变量和常量：在C++中，变量用来存储和操作数据，而常量是不可改变的值。

通过定义变量和常量，可以在程序中存储和使用数据。

- 运算符：C++提供了各种数学、逻辑和位运算符，用于在程序中进行相应的运算操作。

Opencv提取轮廓(去掉面积小于某个值的轮廓)#include <stdio.h>#include "cv.h"#include "cxcore.h"#include "highgui.h"#include <iostream>using namespace std;#pragma comment(lib,"cv.lib")#pragma comment(lib,"cxcore.lib")#pragma comment(lib,"highgui.lib")struct Position{int x,y;};double per[256];// 保存灰度概率IplImage *FindCountours(IplImage* src,IplImage *pContourImg);int ImageStretchByHistogram(IplImage *src,IplImage *dst);IplImage* Hist_Equalization(IplImage *srcimg);void proBorder(IplImage *src); // 边界的处理void GetBackImage(IplImage* src,IplImage* src_back);void Threshold(IplImage *src);int GetThreshold(double *const prob);void Getprobability(IplImage *src);double Eccentricity(IplImage *src);void main(){//IplImage * src = cvLoadImage("C:\\image19\\A634.jpg",-1);//灰度图的方式载入IplImage * src = cvLoadImage("C:\\image19\\A857.jpg",-1);IplImage * dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,3);IplImage *src_back = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,src->nChannels); GetBackImage(src,src_back);dst = FindCountours(src_back,dst);cvNamedWindow("test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("test",dst);cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&src);cvReleaseImage(&dst);}void GetBackImage(IplImage* src,IplImage* src_back){//cvCvtColor(src,src,CV_RGB2GRAY);//灰度化IplImage *tmp = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,3);// 创建结构元素IplConvKernel *element = cvCreateStructuringElementEx( 2, 2, 0, 0,CV_SHAPE_ELLIPSE,0);//用该结构对源图象进行数学形态学的开操作后，估计背景亮度cvErode(src,tmp,element,9);//使用任意结构元素腐蚀图像cvDilate(tmp,src_back, element,9);//使用任意结构元素膨胀图像}IplImage *FindCountours(IplImage* src,IplImage *pContourImg){CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0); //提取轮廓需要的储存容量0为默认64KBCvSeq * pcontour = 0; //提取轮廓的序列指针IplImage *temp = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,1);//cvSmooth(src,temp,CV_GAUSSIAN,3,1,0);cvSmooth(src,src,CV_GAUSSIAN,3,1,0);//平滑处理cvCvtColor(src,temp,CV_RGB2GRAY);//灰度化Getprobability(temp);printf("最好的阈值:%d\n",GetThreshold(per));//Threshold(temp);proBorder(temp);cvThreshold(temp,temp,GetThreshold(per),255,CV_THRESH_BINARY_INV);int contoursNum = 0; // 轮廓数量//int mode = CV_RETR_LIST;int mode = CV_RETR_EXTERNAL;// 提取最外层轮廓contoursNum =cvFindContours(temp,storage,&pcontour,sizeof(CvContour),mode,CV_CHAIN_APPROX_NO NE);// contoursNum =cvFindContours(temp,storage,&pcontour,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_A PPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0));//二值图, 得到轮廓存储,轮廓指针序列,header_size,提取模式,逼近方法CvScalar externalColor;// 保存颜色值CvScalar holeColor;//--------------画轮廓----------------//for (; pcontour != 0; pcontour=pcontour -> h_next){//holeColor=CV_RGB(rand()&255,rand()&255,rand()&255);//externalColor=CV_RGB(rand()&255,rand()&255,rand()&255);CvRect r = ((CvContour *)pcontour)->rect;if(r.height * r.width < 800){holeColor=CV_RGB(0,0,0);externalColor=CV_RGB(0,0,0);cvDrawContours(pContourImg,pcontour,externalColor,holeColor,1,1,8);}else{//取得轮廓面积double contArea = fabs(cvContourArea(pcontour,CV_WHOLE_SEQ));//取得轮廓长度double contLenth = cvArcLength(pcontour,CV_WHOLE_SEQ,-1);// 圆形度double contcircularity = contLenth * contLenth / contArea;double pxl =Eccentricity(temp);cout<<"面积为:"<<contArea<<endl;cout<<"周长为:"<<contLenth<<endl;cout<<"圆形度为:"<<contcircularity<<endl;holeColor=CV_RGB(255,255,255);externalColor=CV_RGB(255,255,255);cvDrawContours(pContourImg,pcontour,externalColor,holeColor,1,1,8);}}//IplConvKernel *element = cvCreateStructuringElementEx( 2, 2, 0, 0,CV_SHAPE_ELLIPSE,0);//cvDilate(pContourImg,pContourImg, element,9); return pContourImg;}double Eccentricity(IplImage *src)//偏心率{Position pos[4];int width = src->width;int height = src->height;int i,j;for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0; j < width; j++){int pixel = (int)cvGet2D(src,i,j).val[0];if(pixel != 0){pos[0].x = j;pos[0].y = i;//goto s;}}}s:for(i = height - 1; i >= 0; i--){for(j = 0; j < width ; j++){int pixel = (int)cvGet2D(src,i,j).val[0];if(pixel != 0){pos[1].x = j;pos[1].y = i;//goto w;}}}w:for(i = 0 ; i < width ; i++){for(j = 0;j < height; j++){int pixel = (int)cvGet2D(src,j,i).val[0]; if(pixel != 0){pos[2].x = j;//pos[2].y = i;goto e;}}}e:for(i = width - 1; i >= 0; i--){for(j = 0 ; j < height ; j++){int pixel = (int)cvGet2D(src,j,i).val[0]; if(pixel != 0){pos[3].x = j;//pos[3].y = i;goto f;}}}f:int l_dis = abs(pos[0].y - pos[1].y);int s_dis = abs(pos[2].x - pos[3].x);int tmp_dis;if(l_dis > s_dis){printf("偏心率:%f\n",l_dis*1.0/s_dis);}else{tmp_dis = l_dis;l_dis = s_dis;s_dis = tmp_dis;printf("偏心率:%f\n",l_dis*1.0/s_dis);}return 0;}void Getprobability(IplImage *src){memset(per,0,sizeof(per));int width = src->width;int height = src->height;for(int i = 0; i < height; i++) {for(int j = 0; j < width; j++) {per[(int)cvGet2D(src,i,j).val[0]]++;}}int PixlNum = width * height;for(i = 0; i < 256; i++)per[i] = per[i] / PixlNum;}int GetThreshold(double *const prob){int threshold = 0;double maxf = 0;for (int crrctThrshld = 1; crrctThrshld < 256 - 1; ++crrctThrshld) { double W0 = 0, W1 = 0, U0 = 0, U1 = 0;int i = 0;for (i = 0; i <= crrctThrshld; ++i) {U0 += i * prob[i];W0 += prob[i];}for (; i < 256; ++i) {U1 += i * prob[i];W1 += prob[i];}if (W1 == 0 || W1 == 0)continue;U0 /= W0;U1 /= W1;double D0 = 0, D1= 0;for (i = 0; i <= crrctThrshld; ++i)D0 += pow((i - U0) * prob[i], 2.0);for (; i < 256; ++i)D1 += pow((i - U1) * prob[i], 2.0);D0 /= W0;D1 /= W1;double Dw = pow(D0, 2.0) * W0 + pow(D1, 2.0) * W1;double Db = W0 * W1 * pow((U1 - U0), 2.0);double f = Db / (Db + Dw);if (maxf < f) {maxf = f;threshold = crrctThrshld;}}return threshold;}void proBorder(IplImage *src) // 边界的处理{int i,j;int height = src->height;int width = src->width;int N = 100;for(i = 0; i < N * width; i += width) // i表示向下走左上角{for(j = 0; j < N ; j++){int index = i + j;src->imageData[index] = (char)255;}}int NN = 150;int sw = width * (height - NN);// 左下角三角形int t = 1;for(i = sw; i < sw + NN * width; i += width,t++){for(j = 0; j < t; j++){int index = i + j;src->imageData[index] = (char)255;}}int se = (height - NN - 1) * width; // 右下角t = 0;for(i = se; i < width * height ; i += width,t++){for(j = 0; j < t; j++){int index = i + j - t;src->imageData[index] = (char)255;}}int ne = width - NN; // 右上角三角形剪切t = 0;for(i = ne; i < NN * width; i +=width,t++){for(j = 0; j < NN - t; j++){int index = i + j + t;src->imageData[index] = (char)255;}}}void Threshold(IplImage *src){int width = src->width;int height = src->height;float minpixel = cvGet2D(src,0,0).val[0];float maxpixel = cvGet2D(src,0,0).val[0];CvScalar s;for(int i = 0; i < height; i++){for(int j = 0; j < width; j++){s = cvGet2D(src,i,j);if(s.val[0] > maxpixel)maxpixel = s.val[0];if(s.val[0] < minpixel)minpixel = s.val[0];}}float firstgrey = (maxpixel + minpixel) / 2;printf("%f\n",firstgrey);float lastgrey;float sum1 = 0,sum2 = 0;int num1 = 0,num2 = 0;int result = 0;while(1){result ++;for(i = 0; i < height; i++){for(int j = 0; j < width; j++){s = cvGet2D(src,i,j);if(s.val[0] < firstgrey){sum1 += s.val[0];num1++;}if(s.val[0] < firstgrey){sum2 += s.val[0];num2++;}}}lastgrey = (sum1/num1 + sum2/num2)/2;if((int)lastgrey == (int)firstgrey) break;else{firstgrey = lastgrey;sum1 = sum2 = 0;num1 = num2 = 0;}}lastgrey = (sum1/num1 + sum2/num2)/2; printf("%f %d\n",firstgrey,result); }。

opencv二值化方法
OpenCV提供了多种二值化方法，用于将图像转换为黑白二值图像，以下是一些常用的二值化方法：
1. 全局阈值二值化，使用cv
2.threshold函数，将图像转换为二值图像，该函数需要指定阈值，超过阈值的像素点设为白色，否
则设为黑色。

2. 自适应阈值二值化，使用cv2.adaptiveThreshold函数，该方法根据图像局部区域的灰度值进行二值化处理，适用于光照不均
匀的图像。

3. Otsu's 二值化，使用cv2.threshold函数并指定参数
cv2.THRESH_OTSU，该方法会自动计算最佳阈值进行二值化，适用于
双峰图像。

4. 自定义阈值二值化，除了以上方法，还可以根据具体需求自
定义二值化方法，例如基于图像直方图的分布特点进行二值化处理。

在选择二值化方法时，需要考虑图像的特点、光照条件以及后
续处理的需求。

不同的二值化方法适用于不同的图像场景，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法来进行二值化处理。

希望以上信息能够帮助到你。

图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法是图像处理中常用的技术，通常用于检测物体的边缘、形状、面积和位置等信息。

以下是一些常见的图像轮廓提取方法：
1. 基于边缘检测：图像边缘检测可以通过Sobel、Laplacian和Canny算子等方法完成，通常可以将检测到的边缘转换为轮廓。

2. 基于二值化：将图像转换为二值图像后，可以使用形态学操作、连通性检测等方法来提取轮廓。

在二值化过程中，可以根据图像灰度值的阈值对图像进行分割，以便更好地提取轮廓。

3. 基于区域分割：使用分割方法（如分水岭算法、阈值分割等）将图像分割为多个区域，然后通过区域之间的边界信息来提取轮廓。

4. 基于特征提取：利用图像纹理，形状，颜色等特征，从中提取物体的轮廓。

这种方法需要考虑各种特征的权重和分类器的训练，具有较高的计算复杂度。

5. 基于级联分类器：利用级联分类器检测物体的边缘，然后通过相关算法提取轮廓。

这种方法在人脸识别、物体检测等领域得到广泛应用。

findcontour原理findContours是OpenCV中的一个函数，用于检测图像中的轮廓。

它的基本原理是通过对图像进行阈值处理、边缘检测和轮廓查找，最终得到图像中的所有轮廓。

我们需要了解一下什么是轮廓。

在图像处理中，轮廓是图像中亮度变化明显的区域的边界线。

轮廓可以用于图像分割、对象检测和形状分析等应用。

findContours函数的输入是二值化的图像，也就是只有黑白两种颜色的图像。

在这之前，通常需要对原始图像进行一系列的预处理操作，例如灰度化、平滑滤波和二值化等。

这些操作的目的是为了提取出目标物体的特征，并将其转换为二值图像，便于后续的轮廓查找。

在进行轮廓检测之前，我们需要先设置一些参数，例如轮廓的存储方式、轮廓的查找方法和轮廓的近似方式等。

OpenCV提供了多种参数设置的选项，可以根据具体的需求进行调整。

一般情况下，我们使用的是RETR_EXTERNAL模式，它表示只检测最外层的轮廓。

对于复杂的图像，我们可以使用RETR_TREE模式，它可以检测出所有的轮廓，并且按照层级关系进行组织。

在设置好参数之后，我们就可以调用findContours函数进行轮廓查找了。

函数的返回值是一个包含所有轮廓信息的列表。

每个轮廓都是一个由点组成的闭合曲线，可以通过遍历列表来获取每个轮廓的信息。

在遍历轮廓列表时，我们可以使用approxPolyDP函数对轮廓进行多边形逼近。

这可以将复杂的轮廓近似为更简单的多边形，减少轮廓的点数，提高计算效率。

除了获取轮廓的点坐标外，还可以计算轮廓的面积、周长和重心等属性。

这些属性可以用于对象的形状分析和特征描述。

通过findContours函数，我们可以得到图像中所有目标物体的轮廓信息。

这些信息可以用于目标检测、图像分割和形状匹配等应用。

同时，我们还可以通过绘制轮廓来可视化图像处理的结果，进一步理解图像中的目标物体。

在使用findContours函数时，我们需要注意一些细节。

opencv二值化函数
OpenCV是一个非常强大的用于图像处理和计算机视觉的开源库。

图像处理的一项重要技术是二值化，它的作用是将一个连续的灰度图像转换为一个简单的二值图像。

OpenCV提供了很多灰度变换和二值化的处理方法，可用于将图像中的隐藏特征提取出来，可以根据特定的需求选择合适的二值化函数。

其中，OpenCV提供的最基本的二值化函数是threshold()函数，它可以将图像中低于或高于特定阈值的像素点标记为“1”或“0”，从而得到二值图像。

此外，还有adaptiveThreshold()函数，该函数可以根据图像中领域内变换阈值来实现非均匀二值化，有利于提取图像中的重要特征。

此外，OpenCV还提供一些其他的二值化函数，如Canny边缘检测函数和Sobel函数。

它们都是基于边缘检测技术的，适用于图像边缘检测和特征提取等应用场景。

总的来说，OpenCV中包含了多种二值化函数，它们都可以用来帮助开发者对图像进行处理，从而找出隐藏特征。

然而，使用者若想获得高质量的二值化效果，就必须研究OpenCV提供的各种二值化函数，找出合适自己的图像处理过程。

OpenCV 二值点聚块操作介绍在计算机视觉和图像处理中，二值图像是一种只包含黑色和白色两种颜色的图像。

二值图像通常用于图像分割、形状识别和目标检测等任务。

二值点聚块操作是一种将二值图像中的相邻白色像素点聚合为一个区域的技术，常用于去除噪声、提取目标轮廓和图像分析等应用。

二值图像的生成在进行二值点聚块操作之前，首先需要将原始图像转换为二值图像。

常用的二值化方法有全局阈值法、自适应阈值法和大津法等。

这些方法将图像中的像素值转换为黑色或白色，以便后续处理。

二值点聚块操作的原理二值点聚块操作的目标是将二值图像中的相邻白色像素点聚合为一个区域。

这可以通过连通组件分析算法来实现。

连通组件分析将图像中的像素点根据它们的连通性分为不同的区域，每个区域对应一个连通组件，可以用于提取目标轮廓、计算区域的面积和周长等。

二值点聚块操作的步骤1.加载二值图像：首先，使用OpenCV库加载二值图像。

可以使用cv2.imread()函数将图像文件读取为一个二维数组。

2.连通组件分析：利用OpenCV库提供的cv2.connectedComponents()函数进行连通组件分析。

该函数会返回图像中的连通组件数量和一个标记矩阵，其中每个像素点的值表示所属的连通组件。

3.区域提取：根据标记矩阵，可以将图像中的每个连通组件提取出来，并进行后续处理。

可以使用cv2.findContours()函数提取轮廓，并使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。

二值点聚块操作的应用二值点聚块操作在图像处理和计算机视觉中有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景：去除噪声在二值图像中，可能存在一些孤立的白色像素点，这些像素点通常是噪声引入的。

通过进行二值点聚块操作，可以将这些孤立的像素点聚合为一个区域，从而去除噪声。

目标检测在目标检测任务中，二值点聚块操作可以用于提取目标的轮廓。

通过将目标的像素点聚合为一个区域，可以更好地描述目标的形状和结构，从而实现目标检测和识别。

cv2.findcontours 内部算法原理cv2.findContours()是cv2中的一个函数，可以用来寻找图像中的轮廓。

它是基于二值图像或灰度图像的，在初学阶段我们可以将它的作用理解为在处理图片时，寻找物体的边界轮廓。

但是在实际应用时，cv2.findContours()的功能远远不止于寻找轮廓，它可以用于物体检测与识别，面部识别，数字识别等多种用途。

那么今天我们来探讨一下cv2.findContours()的内部算法原理。

cv2.findContours()的原理可以简单概括为在一个二值图像中找到所有物体的轮廓。

这个过程主要由两个基本步骤组成：1. 二值图像阈值化：我们首先需要将原始图像转换成二值图像，这可以通过多种方式实现，如Adaptive Thresholding，Otsu's Method等等。

阈值化的目的是方法一：去除图像中多余的信息，方法二：突出图像中感兴趣的物体信息。

这两种方法在图像处理时非常常用。

2. 寻找所有轮廓：接下来，我们需要找到二值图像中物体的轮廓。

在这个过程中，算法会从图像上会搜索与它相邻的像素并记录下每一个连通区域。

这些连通区域被称为轮廓。

我们将重点讨论第二步：寻找所有轮廓的过程。

步骤一：找到边界点找到边界点大概可以分为以下几个步骤：1. 遍历图像中每一个像素，如果它的值为255的话，就说明它是前景像素，我们将其保存到一个List中。

2. 接下来，我们需要找到边界点。

一个轮廓是由很多边界点组成的，一个像素如果它的上下或左右的像素一个为前景，一个为背景，那么我们就将它保存为边界点。

3. 最后我们得到了一系列的边界点，我们将它们保存在一个Vector中。

步骤二：根据边界点找到连通区域在步骤一中，我们得到的是一些离散的边界点的位置，现在我们需要将这些点组成一个连通的轮廓区域。

通常，我们将这些点按照一个特定的顺序排列，使得它们组成的多边形区域封闭。

我们从点集中选择一个起点，然后按照顺序依次寻找下一个点并将这些点依次连接起来。