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opencv28-凸包
阅读量:792 次
发布时间:2023-02-23

本文共 438 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

OpenCV图像处理实例:阈值检测与轮廓分析

图像加载与预处理

在本实例中,我们将使用OpenCV框架对一张警察执法现场的图像进行处理。首先需要加载图像并进行预处理,包括灰度化和模糊处理。具体步骤如下:

  • 使用imread函数加载输入图像
  • 检查图像是否加载成功
  • 将色彩图转换为灰度图像
  • 对灰度图像进行模糊处理
  • 阈值检测

    阈值检测是图像处理的重要环节,常用于提取图像中的边缘或区域。我们将使用以下方法进行阈值分割:

  • 使用threshold函数对灰度图像进行阈值分割
  • 通过findContours函数获取图像中的轮廓
  • 使用convexHull函数提取轮廓的凸包
  • 轮廓分析

    通过对轮廓的分析,可以更好地理解图像中的物体特征。本部分将包括以下步骤:

  • 初始化零填充图像
  • 使用随机数生成器为轮廓着色
  • 绘制轮廓和凸包
  • 结果展示

    最终处理后的图像将展示以下内容:

  • 原始输入图像
  • 处理后的灰度图像
  • 阈值分割结果
  • 轮廓与凸包的绘制结果
  • 通过上述步骤,我们可以清晰地看到图像中包含的主要物体及其特征。

    转载地址:http://vmsfk.baihongyu.com/

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