使用多边形将轮廓包围

1 返回外部矩形边界:boundingRect()函数
Rect boundingRect(InputArray points)
2 寻找最小包围矩形 :minAreaRect()函数
RotatedRect minAreaRect(InputArray points)
3 寻找最小包围圆形:minEnclosingCircle()函数
void minEnclosingCircle(InputArray points,Point2f&center,float&radius)

4 用椭圆拟合二维点集:fitEllipse()函数
RotatedRect fitEllipse(InputArray points)
5 逼近多边形曲线:approxPolyDP()函数
void approxPolyDP(InputArray curve,OutputArray approxCurve,double epsilon,bool closed)

6 例子:创建包围轮廓的矩形边界

原文地址:https://www.cnblogs.com/shuguomeifuguo/p/12003635.html

时间: 2024-10-31 14:34:44

使用多边形将轮廓包围的相关文章

opencv 5 图像轮廓与图像分割修复 2 使用多边形将轮廓包围

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

OpenCV3编程入门_毛星云编著pdf高清版免费下载

下载地址:网盘下载 备用地址:网盘下载 内容提要OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色.作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.<OpenCV3编程入门>以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引,深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能.性能,以及新特性.书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中,含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明.读者可以按图索骥,按技术方向进行

求转子曲线所包围的封闭区域的面积

问题 碰到这样的问题,感觉很神奇. 定子方程,短幅内摆线方程: {x1y1=(R?r)sinτ+esin(z2τ)?resinθ=(R?r)cosτ?ecos(z2τ)+recosθ 与定子曲线方程共轭的转子曲线方程: {x2=x1cos(φ?ψ)?y1sin(φ?ψ)?esin(ψ)y2=x1sin(φ?ψ)+y1cos(φ?ψ)?ecos(ψ) 其中: 1. R=48.78 为导圆半径, 2. r=8.13 为滚圆半径, 3. z2=z1?1 为转子头数. 4. e=7.05 为偏心距, 5

26、【opencv入门】轮廓查找与绘制(4)——正外接矩形

一.简介 1.使用特定形状的轮廓包围 在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: 轮廓外接矩形.轮廓最小外接矩形(旋转).轮廓最小包围圆形.轮廓拟合椭圆.轮廓逼近多边形曲线 2.轮廓外接矩形 --- boundingRect() 1 CV_EXPORTS_W Rect boundingRect(InputArray points); points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vecto

[Opencv]几种对轮廓的处理方式

boundingRect() 作用:计算点集的右上边框. 形式:boundingRect(InputArray points): 参数:points:输入二维点集,并用std::vector or Mat存储: points:输入信息,可以为包含点的容器(vector)或是Mat.返回包覆输入信息的最小正矩形.如下图: RotateRect minAreaRect(InputArray points)作用:生成最小外接矩形 points,输入信息,可以为包含点的容器(vector)或者是Mat

opencv 多边形近似物体形状 cv.approxPolyDP函数的应用

前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆,那么可以用一个最小的多边形包围物体吗?当然可以: 其中 cv.approxPolyDP() 的参数1是源图像的某个轮廓:参数2(epsilon)是一个距离值,表示多边形的轮廓接近实际轮廓的程度,值越小,越精确:参数3表示是否闭合. import cv2 as cv import numpy as np # 多边形逼近 # 1.先找到轮廓 img = cv.imread('unregular.jpg', 0) _, thresh = cv.threshold(

[转载]转载,opencv轮廓查找,匹配以及特征提取,实例

已有 9450 次阅读 2012-3-15 20:50 |系统分类:科研笔记|关键词:opencv 轮廓 轮廓的查找.表达.绘制.特性及匹配(How to Use Contour? Find, Component, Construct, Features & Match) 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹

openGL学习笔记四 : 关于颜色, 大小, 虚线, 多边形反转, 镂空, 使用位图

转载请保留出处,,,,hushuai1992http://blog.csdn.net/u013642494/article/category/2675731 额, 这个标题我都不知道该怎么起了, 如果没有标题, 请不要在意这些细节..... 我们看看上次我们画的点.以及线, 我们似乎忘了说如何设置点的大小( 哦, 不对, 我似乎是说了后面来说的....), 现在我们来看看 一    设置点的大小和线的粗细 void glPointSize (GLfloat size);//设置点的大小, 默认为

OpenCV_轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配

我的新浪微博:http://weibo.com/u/1645794700/home?wvr=5&c=spr_web_360_hao360_weibo_t001 CV机器视觉2013CV机器视觉2013CV机器视觉2013 开始 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方