opencv 椭圆检测识别并画出轮廓

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OPENCV实现的轮廓检测与处理

OPENCV实现的轮廓检测与处理

OPENCV实现的轮廓检测与处理OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉相关的算法和工具。

其中,轮廓检测与处理是OpenCV中一个重要的功能,用于检测图像中的物体轮廓并对其进行处理。

在OpenCV中,轮廓检测是通过对图像进行二值化处理,然后寻找轮廓的闭合边缘来实现的。

下面将介绍使用OpenCV实现轮廓检测与处理的具体步骤。

第一步是图像预处理,包括读取图像、灰度化和二值化。

在OpenCV 中,可以使用`cv2.imread(`函数读取图像,并使用`cv2.cvtColor(`函数将图像转换为灰度图像。

然后,可以使用`cv2.threshold(`函数进行图像二值化处理,将图像转换为黑白图像。

第二步是寻找轮廓。

在进行轮廓检测之前,需要对图像进行一些预处理,如边缘检测。

在OpenCV中,可以使用`cv2.Canny(`函数进行边缘检测。

然后,可以使用`cv2.findContours(`函数找到图像中的轮廓。

第三步是轮廓处理。

在OpenCV中,可以使用`cv2.drawContours(`函数绘制轮廓,在图像上显示出来。

还可以使用`cv2.boundingRect(`函数获得轮廓的边界矩形,并使用`cv2.rectangle(`函数在图像上绘制该矩形。

此外,还可以通过计算轮廓的面积、周长或凸包等属性来对轮廓进行进一步处理。

第四步是轮廓特征提取。

在OpenCV中,可以使用`cv2.moments(`函数计算轮廓的一些几何特征,如质心、面积、周长和方向。

还可以使用`cv2.approxPolyDP(`函数对轮廓进行多边形拟合,从而获取更加精确的轮廓。

第五步是轮廓匹配。

在OpenCV中,可以使用`cv2.matchShapes(`函数计算两个轮廓之间的相似度。

这在图像识别、形状匹配等方面非常有用。

最后,可以使用`cv2.imshow(`函数将处理后的图片显示出来,并使用`cv2.waitKey(`等函数控制图像窗口的显示与关闭。

opencv轮廓提取原理

opencv轮廓提取原理

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。

opencv轮廓提取原理

opencv轮廓提取原理

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。

opencv查找轮廓算法原理

opencv查找轮廓算法原理

opencv查找轮廓算法原理
OpenCV中的轮廓查找算法原理主要基于图像处理和计算机视觉技术。


下是该算法的基本步骤和原理:
1. 边缘检测:这是轮廓查找的第一步,通过使用如Canny边缘检测器等算法,找出图像中像素强度发生显著变化的区域,这些区域通常对应于物体的边缘。

2. 二值化:对于边缘检测后的图像,通常会进行二值化处理,即将像素点分为前景(物体)和背景两类。

这一步通常通过设定阈值实现,大于阈值的像素被视为前景,小于阈值的像素被视为背景。

3. 轮廓提取:在二值化后的图像中,通过寻找连续的像素点(即轮廓),可以识别出物体的轮廓。

这一步通常使用如findContours函数等算法实现。

4. 轮廓处理:在提取出轮廓后,可能还需要进行一些处理,如轮廓平滑、轮廓细化等,以优化轮廓的表示。

5. 轮廓分析:最后,通过对提取出的轮廓进行分析,可以得出有关物体形状、大小、位置等的信息。

这个过程通常用于图像识别、机器视觉、目标检测等领域。

通过OpenCV
等计算机视觉库,可以方便地实现这些算法,并利用它们从图像中提取有用的信息。

OpenCV轮廓检测的实现方法

OpenCV轮廓检测的实现方法

OpenCV轮廓检测的实现⽅法轮廓概述1. 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在⼀起的曲线,具有相同的颜⾊或者灰度。

轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有⽤。

2. 为了更加准确,要使⽤⼆值化图像。

在寻找轮廓之前,要进⾏阈值化处理或者 Canny 边界检测。

3. 查找轮廓的函数会修改原始图像。

如果你在找到轮廓之后还想使⽤原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变量中。

4. 在 OpenCV 中,查找轮廓就像在⿊⾊背景中超⽩⾊物体,要找的物体应该是⽩⾊⽽背景应该是⿊⾊。

轮廓检测的作⽤:1.可以检测图图像或者视频中物体的轮廓2.计算多边形边界,形状逼近和计算感兴趣区域先看⼀个较为简单的轮廓检测:import cv2import numpy as np# 创建⼀个200*200的⿊⾊空⽩图像img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)# 利⽤numpy数组在切⽚上赋值的功能放置⼀个⽩⾊⽅块img[50:150, 50:150] = 255# 对图像进⾏⼆值化操作# threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)# src是输⼊数组,thresh是阈值的具体值,maxval是type取THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV时的最⼤值# type有5种类型,这⾥取0: THRESH_BINARY ,当前点值⼤于阈值时,取maxval,也就是前⼀个参数,否则设为0# 该函数第⼀个返回值是阈值的值,第⼆个是阈值化后的图像ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)# findContours()有三个参数:输⼊图像,层次类型和轮廓逼近⽅法# 该函数会修改原图像,建议使⽤img.copy()作为输⼊# 由函数返回的层次树很重要,cv2.RETR_TREE会得到图像中轮廓的整体层次结构,以此来建⽴轮廓之间的‘关系'。

Python基于opencv的简单图像轮廓形状识别(全网最简单最少代码)

Python基于opencv的简单图像轮廓形状识别(全网最简单最少代码)

Python基于opencv的简单图像轮廓形状识别(全⽹最简单最少代码)可以直接跳到最后整体代码看⼀看是不是很少的代码思路:1. 数据的整合2. 图⽚的灰度转化3. 图⽚的⼆值转化4. 图⽚的轮廓识别5. 得到图⽚的顶点数6. 依据顶点数判断图像形状⼀、原数据的展⽰图⽚⽂件共36个⽂件夹,每个⽂件夹有100张图⽚,共3600张图⽚。

每⼀个⽂件夹⾥都有形同此类的图形⼆、数据的整合对于多个⽂件夹,分析起来很不⽅便,所有决定将其都放在⼀个⽂件夹下进⾏分析,在python中具体实现如下:本次需要的包import cv2import osfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa=os.listdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\OpenCVProofSet')#循环读取每个⼦⽂件夹for i in range(len(a)):b=os.listdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\OpenCVProofSet\\'+a[i])#读取每个⼦⽂件下的图⽚⽂件for j in range(len(b)):c=Image.open('C:\\Users\\dell\\Desktop\\OpenCVProofSet\\'+a[i]+'\\'+b[j])#循环读取每个图⽚⽂件c.save('C:\\Users\\dell\\Desktop\\cleardata\\'+str(i)+'_'+str(j)+'.png')#以⽂件夹序号和图⽚序号为名保存在⼀个兴建⽂件夹下结果如下:三、图⽚轮廓的确定3.1图⽚的灰度处理以下以⼀张图⽚为例⼦作为说明对于灰度的处理,选择使⽤opencv的cv2.cvtColor函数,代码⽰例如下:d=os.listdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\cleardata\\')#⽂件路径e=cv2.imread('C:\\Users\\dell\\Desktop\\cleardata\\'+d[5])#以矩阵的形式图⽚读⼊plt.imshow(e)#画出⽰例图进⾏灰度的转化:g=cv2.cvtColor(e,cv2.COLOR_BGR2GRAY)##灰度转化3.2图⽚的⼆值转化对于图⽚的⼆值转化这⾥选⽤cv2.threshold函数,代码⽰例如下:r,b=cv2.threshold(g,0,255,cv2.THRESH_OTSU)#⼆值转化,⼤于0的像素统⼀设置为255,⼩于等于0的统⼀设置为0上述代码的第⼀个参数为灰度图形,第⼆个参数是阈值,即⼤于0的像素点转化为255,然后选⽤的THRESH_OTSU⽅法,具体说明如下:通常情况,我们⼀般不知道设定怎样的阈值thresh才能得到⽐较好的⼆值化效果,只能去试。

opencv中霍夫变换检测椭圆

opencv中霍夫变换检测椭圆

opencv中霍夫变换检测椭圆OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,提供了许多强大的图像处理和分析工具。

其中之一就是霍夫变换,可以用来检测图像中的直线、圆和椭圆等形状。

本文将重点介绍如何使用霍夫变换来检测椭圆。

椭圆是一个具有对称性的二维曲线,一般用两个轴来描述其形状:长轴和短轴,通常用 a 和 b 表示。

根据椭圆的方程 `x^2/a^2 + y^2/b^2 = 1`,我们可以推导出其他相关参数,如椭圆的中心坐标和倾斜角度。

在开始检测椭圆之前,我们首先要导入必要的库和加载图像。

以下是一个示例代码:```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('ellipse.jpg')# 将图像转换为灰度gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 对图像进行平滑处理blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)```接下来,我们要使用霍夫变换检测图像中的椭圆。

在 OpenCV 中,`cv2.HoughCircles()` 函数可以用来检测圆形,但不能直接用来检测椭圆。

不过,我们可以通过将椭圆转化为圆的方式来实现检测椭圆。

为了实现这一点,我们可以利用两个关键函数:`cv2.HoughLinesP()` 和 `cv2.ellipse()`。

首先,我们使用 `cv2.HoughLinesP()` 函数检测直线,然后根据这些直线的交点来估计椭圆的参数。

```python# 运行霍夫直线检测lines = cv2.HoughLinesP(blur, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=150, maxLineGap=30)# 创建椭圆检测器对象ellipse_detector = cv2.createLineSegmentDetector()# 使用 Hough 直线检测结果估计椭圆参数for line in lines:x1, y1, x2, y2 = line[0]ellipse_detector.detect(blur, lines)ellipses = ellipse_detector.detect(blur)```此时,我们已经成功地检测到了图像中的椭圆参数。

(4条消息)opencv轮廓检测之椭圆检测

(4条消息)opencv轮廓检测之椭圆检测

(4条消息)opencv轮廓检测之椭圆检测因为我是学机械出身, 机械行业最常见的零件就是回转件, 所以就先写个椭圆检测吧.
回转件大部分是圆形, 由于视角的关系, 圆形可能就变成了椭圆, 如何检测椭圆?
首先得二值化吧(canny threshold什么的)
然后findcontours
下一步应该用个什么算法, 判定哪些点是椭圆, 然而我暂时还不会, 所以就没有写, 估计一个月内能写出吧, 所以这一步就暂时用了约束条件, 一个是构成椭圆的最少点数, 一个是椭圆的长轴短轴要在一个范围内. 其实还可以再用面积约束一下, 这几个约束是糊弄人的, 我就没弄
下一步该干什么? 来个fitellipse~ 算法写的好, 可能都不用这样, 直接进行下一步
最后drawellipse 这就完成了
程序代码在github上传送门
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2016.4.11 20:00 代码更新传送门。

opencv中霍夫变换检测椭圆

opencv中霍夫变换检测椭圆

中考数学平行四边形的综合热点考点难点含答案解析一、平行四边形1.在四边形ABCD 中,180B D ∠+∠=︒,对角线AC 平分BAD ∠.(1)如图1,若120DAB ∠=︒,且90B ∠=︒,试探究边AD 、AB 与对角线AC 的数量关系并说明理由.(2)如图2,若将(1)中的条件“90B ∠=︒”去掉,(1)中的结论是否成立?请说明理由.(3)如图3,若90DAB ∠=︒,探究边AD 、AB 与对角线AC 的数量关系并说明理由.【答案】(1)AC AD AB =+.证明见解析;(2)成立;(3)2AD AB AC +=.理由见解析.【解析】试题分析:(1)结论:AC=AD+AB ,只要证明AD=12AC ,AB=12AC 即可解决问题; (2)(1)中的结论成立.以C 为顶点,AC 为一边作∠ACE=60°,∠ACE 的另一边交AB 延长线于点E ,只要证明△DAC ≌△BEC 即可解决问题;(3)结论:AD +AB =2AC .过点C 作CE ⊥AC 交AB 的延长线于点E ,只要证明△ACE 是等腰直角三角形,△DAC ≌△BEC 即可解决问题;试题解析:解:(1)AC=AD+AB .理由如下:如图1中,在四边形ABCD 中,∠D+∠B=180°,∠B=90°,∴∠D=90°,∵∠DAB=120°,AC 平分∠DAB ,∴∠DAC=∠BAC=60°,∵∠B=90°,∴AB=12AC,同理AD=12AC.∴AC=AD+AB.(2)(1)中的结论成立,理由如下:以C为顶点,AC为一边作∠ACE=60°,∠ACE的另一边交AB延长线于点E,∵∠BAC=60°,∴△AEC为等边三角形,∴AC=AE=CE,∵∠D+∠ABC=180°,∠DAB=120°,∴∠DCB=60°,∴∠DCA=∠BCE,∵∠D+∠ABC=180°,∠ABC+∠EBC=180°,∴∠D=∠CBE,∵CA=CE,∴△DAC≌△BEC,∴AD=BE,∴AC=AD+AB.(3)结论:AD+AB=2AC.理由如下:过点C作CE⊥AC交AB的延长线于点E,∵∠D+∠B=180°,∠DAB=90°,∴DCB=90°,∵∠ACE=90°,∴∠DCA=∠BCE,又∵AC平分∠DAB,∴∠CAB=45°,∴∠E=45°.∴AC=CE.又∵∠D+∠ABC=180°,∠D=∠CBE,∴△CDA ≌△CBE ,∴AD=BE ,∴AD+AB=AE .在Rt △ACE 中,∠CAB=45°,∴AE =245AC AC cos ︒= ∴2AD AB AC +=.2.如图,现有一张边长为4的正方形纸片ABCD ,点P 为正方形AD 边上的一点(不与点A 、点D 重合),将正方形纸片折叠,使点B 落在P 处,点C 落在G 处,PG 交DC 于H ,折痕为EF ,连接BP 、BH .(1)求证:∠APB=∠BPH ;(2)当点P 在边AD 上移动时,求证:△PDH 的周长是定值;(3)当BE+CF 的长取最小值时,求AP 的长.【答案】(1)证明见解析.(2)证明见解析.(3)2.【解析】试题分析:(1)根据翻折变换的性质得出∠PBC=∠BPH ,进而利用平行线的性质得出∠APB=∠PBC 即可得出答案;(2)首先证明△ABP ≌△QBP ,进而得出△BCH ≌△BQH ,即可得出PD+DH+PH=AP+PD+DH+HC=AD+CD=8;(3)过F 作FM ⊥AB ,垂足为M ,则FM=BC=AB ,证明△EFM ≌△BPA ,设AP=x ,利用折叠的性质和勾股定理的知识用x 表示出BE 和CF ,结合二次函数的性质求出最值. 试题解析:(1)解:如图1,∵PE=BE ,∴∠EBP=∠EPB .又∵∠EPH=∠EBC=90°,∴∠EPH-∠EPB=∠EBC-∠EBP .即∠PBC=∠BPH .又∵AD ∥BC ,∴∠APB=∠PBC .∴∠APB=∠BPH .(2)证明:如图2,过B 作BQ ⊥PH ,垂足为Q .由(1)知∠APB=∠BPH ,又∵∠A=∠BQP=90°,BP=BP ,在△ABP 和△QBP 中,{90APB BPHA BQP BP BP∠=∠∠=∠=︒=,∴△ABP ≌△QBP (AAS ),∴AP=QP ,AB=BQ ,又∵AB=BC ,∴BC=BQ .又∠C=∠BQH=90°,BH=BH ,在△BCH 和△BQH 中,{90BC BQC BQH BH BH=∠=∠=︒=,∴△BCH ≌△BQH (SAS ),∴CH=QH .∴△PHD 的周长为:PD+DH+PH=AP+PD+DH+HC=AD+CD=8.∴△PDH 的周长是定值.(3)解:如图3,过F 作FM ⊥AB ,垂足为M ,则FM=BC=AB .又∵EF 为折痕,∴EF ⊥BP .∴∠EFM+∠MEF=∠ABP+∠BEF=90°,∴∠EFM=∠ABP .又∵∠A=∠EMF=90°,在△EFM 和△BPA 中,{EFM ABPEMF A FM AB∠=∠∠=∠=,∴△EFM ≌△BPA (AAS ).∴EM=AP .设AP=x在Rt △APE 中,(4-BE )2+x 2=BE 2.解得BE=2+28x , ∴CF=BE-EM=2+28x -x , ∴BE+CF=24x -x+4=14(x-2)2+3. 当x=2时,BE+CF 取最小值,∴AP=2.考点:几何变换综合题.3.如图,将矩形纸片ABCD 沿对角线AC 折叠,使点B 落到到B′的位置,AB′与CD 交于点E.(1)求证:△AED ≌△CEB′(2)若AB = 8,DE = 3,点P 为线段AC 上任意一点,PG ⊥AE 于G ,PH ⊥BC 于H.求PG +PH的值.【答案】(1)证明见解析;(2).【解析】【分析】(1)由折叠的性质知,,,,则由得到;(2)由,可得,又由,即可求得的长,然后在中,利用勾股定理即可求得的长,再过点作于,由角平分线的性质,可得,易证得四边形是矩形,继而可求得答案.【详解】(1)四边形为矩形,,,又,;(2),,,,在中,,过点作于,,,,,,,、、共线,,四边形是矩形,,.【点睛】此题考查了折叠的性质、矩形的性质、角平分线的性质、等腰三角形的判定与性质以及勾股定理等知识.此题难度较大,注意掌握折叠前后图形的对应关系,注意掌握辅助线的作法,注意数形结合思想的应用.4.如图,四边形ABCD中,对角线AC、BD相交于点O,AO=CO,BO=DO,且∠ABC+∠ADC=180°.(1)求证:四边形ABCD是矩形.(2)若∠ADF:∠FDC=3:2,DF⊥AC,求∠BDF的度数.【答案】(1)见解析;(2)18°.【解析】【分析】(1)根据平行四边形的判定得出四边形ABCD是平行四边形,求出∠ABC=90°,根据矩形的判定得出即可;(2)求出∠FDC的度数,根据三角形内角和定理求出∠DCO,根据矩形的性质得出OD=OC,求出∠CDO,即可求出答案.【详解】(1)证明:∵AO=CO,BO=DO∴四边形ABCD是平行四边形,∴∠ABC=∠ADC,∵∠ABC+∠ADC=180°,∴∠ABC=∠ADC=90°,∴四边形ABCD是矩形;(2)解:∵∠ADC=90°,∠ADF:∠FDC=3:2,∴∠FDC=36°,∵DF⊥AC,∴∠DCO=90°﹣36°=54°,∵四边形ABCD是矩形,∴OC=OD,∴∠ODC=54°∴∠BDF=∠ODC﹣∠FDC=18°.【点睛】本题考查了平行四边形的性质和判定,矩形的性质和判定的应用,能灵活运用定理进行推理是解此题的关键,注意:矩形的对角线相等,有一个角是直角的平行四边形是矩形.5.如图,四边形ABCD中,AD∥BC,∠A=90°,BD=BC,点E为CD的中点,射线BE交AD 的延长线于点F,连接CF.(1)求证:四边形BCFD是菱形;(2)若AD=1,BC=2,求BF的长.【答案】(1)证明见解析(2)23【解析】(1)∵AF∥BC,∴∠DCB=∠CDF,∠FBC=∠BFD,∵点E为CD的中点,∴DE=EC,在△BCE与△FDE中,FBC BFDDCB CDFDE EC∠=∠⎧⎪∠=∠⎨⎪=⎩,∴△BCE≌△FDE,∴DF=BC,又∵DF∥BC,∴四边形BCDF为平行四边形,∵BD=BC,∴四边形BCFD是菱形;(2)∵四边形BCFD是菱形,∴BD=DF=BC=2,在Rt△BAD中,AB=223BD AD-=,∵AF=AD+DF=1+2=3,在Rt△BAF中,BF=22AB AF+=23.6.已知AD是△ABC的中线P是线段AD上的一点(不与点A、D重合),连接PB、PC,E、F、G、H分别是AB、AC、PB、PC的中点,AD与EF交于点M;(1)如图1,当AB=AC时,求证:四边形EGHF是矩形;(2)如图2,当点P与点M重合时,在不添加任何辅助线的条件下,写出所有与△BPE面积相等的三角形(不包括△BPE本身).【答案】(1)见解析;(2)△APE、△APF、△CPF、△PGH.【解析】【分析】(1)由三角形中位线定理得出EG∥AP,EF∥BC,EF=12BC,GH∥BC,GH=12BC,推出EF∥GH,EF=GH,证得四边形EGHF是平行四边形,证得EF⊥AP,推出EF⊥EG,即可得出结论;(2)由△APE与△BPE的底AE=BE,又等高,得出S△APE=S△BPE,由△APE与△APF的底EP=FP,又等高,得出S△APE=S△APF,由△APF与△CPF的底AF=CF,又等高,得出S△APF=S△CPF,证得△PGH底边GH上的高等于△AEF底边EF上高的一半,推出S△PGH=12S△AEF=S△APF,即可得出结果.【详解】(1)证明:∵E、F、G、H分别是AB、AC、PB、PC的中点,∴EG∥AP,EF∥BC,EF=12BC,GH∥BC,GH=12BC,∴EF∥GH,EF=GH,∴四边形EGHF是平行四边形,∵AB=AC,∴AD⊥BC,∴EF⊥AP,∵EG∥AP,∴EF⊥EG,∴平行四边形EGHF是矩形;(2)∵PE是△APB的中线,∴△APE与△BPE的底AE=BE,又等高,∴S△APE=S△BPE,∵AP是△AEF的中线,∴△APE与△APF的底EP=FP,又等高,∴S△APE=S△APF,∴S△APF=S△BPE,∵PF是△APC的中线,∴△APF与△CPF的底AF=CF,又等高,∴S△APF=S△CPF,∴S△CPF=S△BPE,∵EF∥GH∥BC,E、F、G、H分别是AB、AC、PB、PC的中点,∴△AEF底边EF上的高等于△ABC底边BC上高的一半,△PGH底边GH上的高等于△PBC 底边BC上高的一半,∴△PGH底边GH上的高等于△AEF底边EF上高的一半,∵GH=EF,∴S△PGH=12S△AEF=S△APF,综上所述,与△BPE面积相等的三角形为:△APE、△APF、△CPF、△PGH.【点睛】本题考查了矩形的判定与性质、平行四边形的判定、三角形中位线定理、平行线的性质、三角形面积的计算等知识,熟练掌握三角形中位线定理是解决问题的关键.7.(问题情境)在△ABC中,AB=AC,点P为BC所在直线上的任一点,过点P作PD⊥AB,PE⊥AC,垂足分别为D、E,过点C作CF⊥AB,垂足为F.当P在BC边上时(如图1),求证:PD+PE=CF.证明思路是:如图2,连接AP,由△ABP与△ACP面积之和等于△ABC的面积可以证得:PD+PE=CF.(不要证明)(变式探究)(1)当点P在CB延长线上时,其余条件不变(如图3),试探索PD、PE、CF之间的数量关系并说明理由;请运用上述解答中所积累的经验和方法完成下列两题:(结论运用)(2)如图4,将长方形ABCD沿EF折叠,使点D落在点B上,点C落在点C′处,点P为折痕EF上的任一点,过点P作PG⊥BE、PH⊥BC,垂足分别为G、H,若AD =16,CF=6,求PG+PH的值.(迁移拓展)(3)在直角坐标系中,直线l1:y=-43x+8与直线l2:y=﹣2x+8相交于点A,直线l1、l2与x轴分别交于点B、点C.点P是直线l2上一个动点,若点P到直线l1的距离为2.求点P的坐标.【答案】【变式探究】证明见解析【结论运用】8【迁移拓展】(﹣1,6),(1,10)【解析】【变式探究】连接AP,同理利用△ABP与△ACP面积之差等于△ABC的面积可以证得;【结论运用】过点E作EQ⊥BC,垂足为Q,根据勾股定理和矩形的性质解答即可;【迁移拓展】分两种情况,利用结论,求得点P到x轴的距离,再利用待定系数法可求出P的坐标.【详解】变式探究:连接AP,如图3:∵PD⊥AB,PE⊥AC,CF⊥AB,且S△ABC=S△ACP﹣S△ABP,∴12AB•CF=12AC•PE﹣12AB•PD.∵AB=AC,∴CF=PD﹣PE;结论运用:过点E作EQ⊥BC,垂足为Q,如图④,∵四边形ABCD是长方形,∴AD=BC,∠C=∠ADC=90°.∵AD=16,CF=6,∴BF=BC﹣CF=AD﹣CF=5,由折叠可得:DF=BF,∠BEF=∠DEF.∴DF=5.∵∠C=90°,∴DC2222106DF CF-=-8.∵EQ⊥BC,∠C=∠ADC=90°,∴∠EQC=90°=∠C=∠ADC.∴四边形EQCD是长方形.∴EQ=DC=4.∵AD∥BC,∴∠DEF=∠EFB.∵∠BEF=∠DEF,∴∠BEF=∠EFB.∴BE=BF,由问题情境中的结论可得:PG+PH=EQ.∴PG+PH=8.∴PG+PH的值为8;迁移拓展:如图,由题意得:A(0,8),B(6,0),C(﹣4,0)∴AB2210,BC=10.68∴AB=BC,(1)由结论得:P1D1+P1E1=OA=8∵P1D1=1=2,∴P1E1=6 即点P1的纵坐标为6又点P1在直线l2上,∴y=2x+8=6,∴x=﹣1,即点P1的坐标为(﹣1,6);(2)由结论得:P2E2﹣P2D2=OA=8∵P2D2=2,∴P2E2=10 即点P1的纵坐标为10又点P1在直线l2上,∴y=2x+8=10,∴x=1,即点P1的坐标为(1,10)【点睛】本题考查了矩形的性质与判定、等腰三角形的性质与判定及勾股定理等知识点,利用面积法列出等式是解决问题的关键.8.正方形ABCD,点E在边BC上,点F在对角线AC上,连AE.(1)如图1,连EF,若EF⊥AC,4AF=3AC,AB=4,求△AEF的周长;(2)如图2,若AF=AB,过点F作FG⊥AC交CD于G,点H在线段FG上(不与端点重合),连AH.若∠EAH=45°,求证:EC=HG+2FC.+;(2)证明见解析【答案】(1)2542【解析】【分析】(1)由正方形性质得出AB=BC=CD=AD=4,∠B=∠D=90°,∠ACB=∠ACD=∠BAC=∠ACD=45°,得出AC=2AB=42,求出AF=32,CF=AC﹣AF=2,求出△CEF 是等腰直角三角形,得出EF=CF=2,CE=2CF=2,在Rt△AEF中,由勾股定理求出AE,即可得出△AEF的周长;(2)延长GF交BC于M,连接AG,则△CGM和△CFG是等腰直角三角形,得出CM=CG,CG=2CF,证出BM=DG,证明Rt△AFG≌Rt△ADG得出FG=DG,BM=FG,再证明△ABE≌△AFH,得出BE=FH,即可得出结论.【详解】(1)∵四边形ABCD是正方形,∴AB=BC=CD=AD=4,∠B=∠D=90°,∠ACB=∠ACD=∠BAC=∠ACD=45°,∴AC=2AB=42,∵4AF=3AC=122,∴AF=32,∴CF=AC﹣AF=2,∵EF⊥AC,∴△CEF是等腰直角三角形,∴EF=CF=2,CE=2CF=2,在Rt△AEF中,由勾股定理得:AE=2225+=,AF EF++=+;∴△AEF的周长=AE+EF+AF=252322542(2)证明:延长GF交BC于M,连接AG,如图2所示:则△CGM和△CFG是等腰直角三角形,∴CM =CG ,CG,∴BM =DG ,∵AF =AB ,∴AF =AD ,在Rt △AFG 和Rt △ADG 中,AG AG AF AD =⎧⎨=⎩, ∴Rt △AFG ≌Rt △ADG (HL ),∴FG =DG ,∴BM =FG ,∵∠BAC =∠EAH =45°,∴∠BAE =∠FAH ,∵FG ⊥AC ,∴∠AFH =90°,在△ABE 和△AFH 中,90B AFH AB AFBAE FAH ︒⎧∠=∠=⎪=⎨⎪∠=∠⎩, ∴△ABE ≌△AFH (ASA ),∴BE =FH ,∵BM =BE +EM ,FG =FH +HG ,∴EM =HG ,∵EC =EM +CM ,CM =CGCF ,∴EC =HG.【点睛】本题考查了正方形的性质、全等三角形的判定与性质、等腰直角三角形的判定与性质、勾股定理等知识;熟练掌握等腰直角三角形的判定与性质,证明三角形全等是解题的关键.9.如图,在正方形ABCD 中,对角线AC 与BD 交于点O ,在Rt △PFE 中,∠EPF=90°,点E 、F 分别在边AD 、AB 上.(1)如图1,若点P 与点O 重合:①求证:AF=DE ;②若正方形的边长为,当∠DOE=15°时,求线段EF 的长;(2)如图2,若Rt △PFE 的顶点P 在线段OB 上移动(不与点O 、B 重合),当BD=3BP 时,证明:PE=2PF .【答案】(1)①证明见解析,②22;(2)证明见解析.【解析】【分析】(1)①根据正方形的性质和旋转的性质即可证得:△AOF ≌△DOE 根据全等三角形的性质证明; ②作OG ⊥AB 于G ,根据余弦的概念求出OF 的长,根据勾股定理求值即可;(2)首先过点P 作HP ⊥BD 交AB 于点H ,根据相似三角形的判定和性质求出PE 与PF 的数量关系.【详解】(1)①证明:∵四边形ABCD 是正方形,∴OA=OD ,∠OAF=∠ODE=45°,∠AOD=90°,∴∠AOE+∠DOE=90°,∵∠EPF=90°,∴∠AOF+∠AOE=90°,∴∠DOE=∠AOF ,在△AOF 和△DOE 中,OAF ODE OA ODAOF DOE ===∠∠⎧⎪⎨⎪∠∠⎩, ∴△AOF ≌△DOE ,∴AF=DE ;②解:过点O 作OG ⊥AB 于G ,∵正方形的边长为3∴OG=123∵∠DOE=15°,△AOF ≌△DOE ,∴∠AOF=15°,∴∠FOG=45°-15°=30°,∴OF=OG cos DOG∠=2, ∴EF=22=22OF OE +;(2)证明:如图2,过点P 作HP ⊥BD 交AB 于点H ,则△HPB 为等腰直角三角形,∠HPD=90°,∴HP=BP ,∵BD=3BP , ∴PD=2BP ,∴PD=2HP ,又∵∠HPF+∠HPE=90°,∠DPE+∠HPE=90°,∴∠HPF=∠DPE ,又∵∠BHP=∠EDP=45°,∴△PHF ∽△PDE ,∴12PF PH PE PD ==, ∴PE=2PF .【点睛】 此题属于四边形的综合题.考查了正方形的性质、全等三角形的判定与性质、相似三角形的判定与性质以及勾股定理.注意准确作出辅助线是解此题的关键.10.如图1,在正方形ABCD 中,AD=6,点P 是对角线BD 上任意一点,连接PA ,PC 过点P 作PE ⊥PC 交直线AB 于E .(1) 求证:PC=PE;(2) 延长AP 交直线CD 于点F.①如图2,若点F 是CD 的中点,求△APE 的面积;②若ΔAPE 的面积是21625,则DF 的长为 (3) 如图3,点E 在边AB 上,连接EC 交BD 于点M,作点E 关于BD 的对称点Q ,连接PQ,MQ,过点P作PN∥CD交EC于点N,连接QN,若PQ=5,MN=723,则△MNQ的面积是【答案】(1)略;(2)①8,②4或9;(3)5 6【解析】【分析】(1)利用正方形每个角都是90°,对角线平分对角的性质,三角形外角等于和它不相邻的两个内角的和,等角对等边等性质容易得证;(2)作出△ADP和△DFP的高,由面积法容易求出这个高的值.从而得到△PAE的底和高,并求出面积.第2小问思路一样,通过面积法列出方程求解即可;(3)根据已经条件证出△MNQ是直角三角形,计算直角边乘积的一半可得其面积.【详解】(1) 证明:∵点P在对角线BD上,∴△ADP≌△CDP,∴AP=CP, ∠DAP =∠DCP,∵PE⊥PC,∴∠EPC=∠EPB+∠BPC=90°,∵∠PEA=∠EBP+∠EPB=45°+90°-∠BPC=135°-∠BPC,∵∠PAE=90°-∠DAP=90°-∠DCP,∠DCP=∠BPC-∠PDC=∠BPC-45°,∴∠PAE=90°-(∠BPC-45°)= 135°-∠BPC,∴∠PEA=∠PAE,∴PC=PE;(2)①如图2,过点P分别作PH⊥AD,PG⊥CD,垂足分别为H、G.延长GP交AB于点M.∵四边形ABCD 是正方形,P 在对角线上,∴四边形HPGD 是正方形,∴PH=PG,PM ⊥AB,设PH=PG=a,∵F 是CD 中点,AD =6,则FD=3,ADF S n =9,∵ADF S n =ADP DFP S S +n n =1122AD PH DF PG ⨯+⨯, ∴1163922a a ⨯+⨯=,解得a=2, ∴AM=HP=2,MP=MG-PG=6-2=4,又∵PA=PE,∴AM=EM,AE=4,∵APE S n =1144822EA MP ⨯=⨯⨯=, ②设HP =b,由①可得AE=2b,MP=6-b,∴APE S n =()121626225b b ⨯⨯-=, 解得b=2.4 3.6或,∵ADF S n =ADP DFP S S +n n =1122AD PH DF PG ⨯+⨯, ∴11166222b DF b DF ⨯⨯+⨯=⨯, ∴当b=2.4时,DF=4;当b =3.6时,DF =9,即DF 的长为4或9;(3)如图,∵E 、Q 关于BP 对称,PN ∥CD,∴∠1=∠2,∠2+∠3=∠BDC=45°,∴∠1+∠4=45°,∴∠3=∠4,易证△PEM ≌△PQM, △PNQ ≌△PNC,∴∠5=∠6, ∠7=∠8 ,EM=QM,NQ=NC,∴∠6+∠7=90°,∴△MNQ 是直角三角形,设EM=a,NC=b 列方程组222252372 3a b a b ⎧+=⎪⎪⎨⎛⎪+= ⎪⎝⎭⎩, 可得12ab=56, ∴MNQ 56S V =, 【点睛】本题是四边形综合题目,考查了正方形的性质、等腰直角三角形的判定与性质、全等三角形的判定与性质等知识;本题综合性强,有一定难度,熟练掌握正方形的性质,证明三角形全等是解决问题的关键.要注意运用数形结合思想.11.问题情境在四边形ABCD 中,BA =BC ,DC ⊥AC ,过点D 作DE ∥AB 交BC 的延长线于点E ,M 是边AD 的中点,连接MB ,ME.特例探究(1)如图1,当∠ABC =90°时,写出线段MB 与ME 的数量关系,位置关系;(2)如图2,当∠ABC =120°时,试探究线段MB 与ME 的数量关系,并证明你的结论; 拓展延伸(3)如图3,当∠ABC =α时,请直接用含α的式子表示线段MB 与ME 之间的数量关系.【答案】(1)MB =ME ,MB ⊥ME ;(2)ME =3MB .证明见解析;(3)ME =MB·tan 2α. 【解析】【分析】(1)如图1中,连接CM .只要证明△MBE 是等腰直角三角形即可;(2)结论:EM=3MB .只要证明△EBM 是直角三角形,且∠MEB=30°即可; (3)结论:EM=BM•tan2α.证明方法类似; 【详解】(1) 如图1中,连接CM .∵∠ACD=90°,AM=MD ,∴MC=MA=MD ,∵BA=BC ,∴BM 垂直平分AC ,∵∠ABC=90°,BA=BC ,∴∠MBE=12∠ABC=45°,∠ACB=∠DCE=45°, ∵AB ∥DE ,∴∠ABE+∠DEC=180°,∴∠DEC=90°,∴∠DCE=∠CDE=45°,∴EC=ED ,∵MC=MD ,∴EM 垂直平分线段CD ,EM 平分∠DEC ,∴∠MEC=45°,∴△BME 是等腰直角三角形,∴BM=ME ,BM ⊥EM .故答案为BM=ME ,BM ⊥EM . (2)ME 3.证明如下:连接CM ,如解图所示.∵DC ⊥AC ,M 是边AD 的中点,∴MC =MA =MD .∵BA =BC ,∴BM 垂直平分AC .∵∠ABC =120°,BA =BC ,∴∠MBE =12∠ABC =60°,∠BAC =∠BCA =30°,∠DCE =60°. ∵AB ∥DE ,∴∠ABE +∠DEC =180°,∴∠DEC =60°,∴∠DCE =∠DEC =60°,∴△CDE 是等边三角形,∴EC =ED .∵MC =MD ,∴EM 垂直平分CD ,EM 平分∠DEC , ∴∠MEC =12∠DEC =30°, ∴∠MBE +∠MEB =90°,即∠BME =90°.在Rt △BME 中,∵∠MEB =30°,∴ME =3MB .(3) 如图3中,结论:EM=BM•tan 2α.理由:同法可证:BM ⊥EM ,BM 平分∠ABC ,所以EM=BM•tan2α. 【点睛】本题考查四边形综合题、等腰直角三角形的判定和性质、等边三角形的判定和性质、等腰三角形的性质、锐角三角函数等知识,解题的关键是学会添加常用辅助线,灵活运用所学知识解决问题.12.如图,抛物线y=mx2+2mx+n经过A(﹣3,0),C(0,﹣32)两点,与x轴交于另一点B.(1)求经过A,B,C三点的抛物线的解析式;(2)过点C作CE∥x轴交抛物线于点E,写出点E的坐标,并求AC、BE的交点F的坐标(3)若抛物线的顶点为D,连结DC、DE,四边形CDEF是否为菱形?若是,请证明;若不是,请说明理由.【答案】(1)y=12x2+x﹣32;(2)F点坐标为(﹣1,﹣1);(3)四边形CDEF是菱形.证明见解析【解析】【分析】将A、C点的坐标代入抛物线的解析式中,通过联立方程组求得该抛物线的解析式;根据(1)题所得的抛物线的解析式,可确定抛物线的对称轴方程以及B、C点的坐标,由CE∥x轴,可知C、E关于对称轴对称。

opencv计算绘制轮廓方法

opencv计算绘制轮廓方法

opencv计算绘制轮廓方法使用OpenCV计算和绘制图像轮廓的一般步骤如下:1. 读取图像:使用`()`函数读取图像。

2. 将原图转化为灰度图像:使用`()`函数将原图转换为灰度图像。

3. 将灰度图像进行二值化阈值处理:使用`()`函数对灰度图像进行二值化处理,设置合适的阈值。

4. 检测二值化图像中边缘轮廓:使用`()`函数检测二值化图像中的边缘轮廓。

该函数可以指定不同的轮廓检索方法,如`_LIST`表示只检测所有轮廓,不建立层次关系。

5. 在原图上绘制图像轮廓:使用`()`函数在原图上绘制轮廓。

该函数可以指定轮廓索引、颜色、宽度等参数。

以下是一个示例代码,演示如何使用OpenCV计算和绘制图像轮廓:```pythonimport cv2读取图像image = ('image_path')将原图转化为灰度图像image_gray = (image, _BGR2GRAY)将灰度图像进行二值化阈值处理_, binary = (image_gray, 127, 255, _BINARY)检测二值化图像中边缘轮廓contours, hierarchy = (binary, _LIST, _APPROX_NONE)在原图上绘制图像轮廓(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)显示绘制轮廓的图像('image', image)(0)()```注意,上述代码中使用了红色线条绘制轮廓,你可以根据需要修改颜色和宽度等参数。

另外,在实际应用中,可能需要根据具体需求对轮廓进行进一步处理和分析,如计算轮廓面积、计算轮廓周长等。

OpenCV实现图像轮廓检测、绘制与应用

OpenCV实现图像轮廓检测、绘制与应用

OpenCV实现图像轮廓检测、绘制与应用目录•o一、前言o二、轮廓检测与绘制函数解析o三、fillContours+drawContours基本用法o四、摄像头采集图像+边缘检测一、前言在上一文中,绘制多边形最小外接矩形中用到了fillContours() 函数,它可以在二值图像中查找图像轮廓,本文结合fillContours和drawContours函数,讲解一下轮廓查找与绘制的过程。

首先明确一下图像边缘并不代表图像轮廓,图像轮廓也不能全部表示边缘信息,他们之间的区别与联系如下:区别:•边缘检测是通过一些方法来检测图像中灰度变化(明暗变化)较大的像素点,偏向于像素点的差异,而没有将图像边缘作为一个整体来看待,在对有噪声的图像进行边缘检测过程中很容易就把过亮或暗的噪声当做边缘特征一起输出了,这也是为什么边缘检测之前要进行平滑去噪的原因。

•轮廓检测指检测图像的边界,它是把图像的轮廓特征当做整体来对待,轮廓像素点共同构成了整个图像的轮廓。

联系:•图像的边缘和轮廓都是图像的底层特征。

•通常,我们先对原始图像边缘检测,再提取有用的边缘像素点,组合得到图像的轮廓信息。

二、轮廓检测与绘制函数解析OpenCV中,使用findContours函数从二值图像中查找轮廓,其函数原型为:void findContours(InputOutputArray image, //原始图像(8bit单通道图像)OutputArrayOfArrays contours, //轮廓点集OutputArray hierarchy, //可选输出信息,包含图像的拓扑信息。

int mode, //轮廓检索模式int method, //轮廓近似方法Point offset=Point()//每个轮廓点的可选偏移量,默认为Point() )//重载findContours形式:void findContours(InputOutputArray image, //原始图像(8bit单通道图像)OutputArrayOfArrays contours, //轮廓点集int mode, //轮廓检索模式int method, //轮廓近似方法Point offset=Point() //每个轮廓点的可选偏移量,默认为Point() )【注】fillContours()函数的两种形式类似,只有可选参数hierarchy的差异,其包含了每一个轮廓点的拓扑信息。

opencv轮廓检测原理

opencv轮廓检测原理

opencv轮廓检测原理OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它提供了一些功能强大的图像处理和计算机视觉算法,其中包括轮廓检测。

本文将讨论Opencv轮廓检测的原理和步骤。

什么是轮廓检测?轮廓检测是图像处理中的一项基本任务,它用于找到图像中的物体的轮廓。

这些轮廓是在图像中检测到的连续曲线。

轮廓检测在计算机视觉应用中广泛使用,包括目标检测、人脸识别、数字识别等等。

Opencv轮廓检测的步骤:以下是Opencv轮廓检测的步骤:1.加载和转换图像轮廓检测的第一步是加载所需的图像。

在OpenCV中,可以使用imread 函数加载图像。

接着,图像需要转换为灰度图像,因为在灰度图像中,图像中的每个像素只有一个强度值。

使用cvtColor函数将输入图像转换为灰度图像。

2.滤波图像滤波是一种处理图像的技术,它用于消除噪声和其它图像中的不必要的元素。

通过使用滤波器,可以平滑图像并提高边缘检测的准确性。

使用blurring或者Gaussian Blur函数进行滤波处理。

3.二值化图像二值化是将像素值限制为0或255的过程,即黑或白。

使用threshold 函数进行二值化处理。

4.寻找轮廓一旦顺利完成二值化阶段,就可以使用findContours函数来找到图像中的轮廓。

该函数将返回轮廓坐标的数组和轮廓的层级。

这里需要指出的是,由于findContours函数要求二值图像,因此在这之前必须完成上述三个步骤。

5.绘制轮廓一旦成功找到轮廓后,可以使用drawContours函数绘制轮廓。

这个函数许多参数需要设置,包括图像,要绘制的轮廓数组,轮廓的索引,颜色和线条宽度等等。

6.显示图像最后,通过使用imshow函数,可以将处理后的图像展现出来。

结论Opencv轮廓检测是一项极为重要的图像处理技术,它在计算机视觉应用中具有广泛的应用。

像每一项操作,这一过程需要经过多个阶段,如图像加载、转换、二值化、滤波、寻找和绘制轮廓。

这些步骤是该过程中必不可少的,每个步骤都需要高度的精度和准确性。

opencv提取圆形findcontours

opencv提取圆形findcontours

在OpenCV中,你可以使用findContours函数来提取图像中的轮廓。

如果你想找到圆形,你可以使用Hough 变换。

以下是一个简单的例子:python复制代码import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用高斯模糊减少图像噪声gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 使用Canny边缘检测edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)# 使用Hough变换检测圆circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)# 在原图上画出检测到的圆if circles is not None:circles = np.round(circles[0, :]).astype('int')for x in circles[0, :]:cv2.circle(img, (x[0], x[1]), x[2], (0, 255, 0), 2)cv2.circle(img, (x[0], x[1]), 2, (0, 0, 255), 3)# 显示图像cv2.imshow('detected circles', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上面的代码中,cv2.HoughCircles函数的参数解释如下:•edges: Canny边缘检测后的图像。

•cv2.HOUGH_GRADIENT: 使用霍夫梯度方法。

简述open cv绘制图像轮廓的流程

简述open cv绘制图像轮廓的流程

简述open cv绘制图像轮廓的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!OpenCV绘制图像轮廓的流程详解OpenCV,全名Open Source Computer Vision Library,是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

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图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘,而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。

我们可以将图像轮廓发现简单理解为带有结构关系的边缘检测,这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。

图7-14为一个具有4个不连通边缘的二值化图像,由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。

为了描述不同轮廓之间的结构关系,定义由外到内的轮廓级别越来越低,也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓,被同一个轮廓包围的多个不互相包含的轮廓是同一层级轮廓。

例如在图7-14中,0号轮廓层级比1号和第2号轮廓的层及都要高,2号轮廓包围着3号轮廓,因此2号轮廓的层级要高于3号轮廓。

图7-14 图像轮廓序号为了更够更好的表明各个轮廓之间的层级关系,常用4个参数来描述不同层级之间的结构关系,这4个参数分别是:同层下一个轮廓索引、同层上一个轮廓索引、下一层第一个子轮廓索引和上层父轮廓索引。

根据这种描述方式,图7-14中0号轮廓没有同级轮廓和父轮廓需要用-1表示,其第一个子轮廓为1号轮廓,因此可以用描述该轮廓的结构。

1号轮廓的下一个同级轮廓为2号轮廓但是没有上一个同级轮廓用-1表示,父轮廓为0号轮廓,第一个子轮廓为3号轮廓,因此可以用描述该轮廓结构。

2号轮廓和3号轮廓同样可以用这样的方式构建结构关系描述子。

图7-14中不同轮廓之间的层级关系可以用图7-15表示。

图7-15 图7-14中不同轮廓之间的结构关系OpenCV 4提供了可以在二值图像中检测图像中所有轮廓并生成不同轮廓结构关系描述子的findContours()函数,该函数的函数原型在代码清单7-11中给出。

opencv 椭圆识别并画出轮廓

opencv 椭圆识别并画出轮廓

#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"using namespace cv;using namespace std; //标示符的可见范围CvPoint2D32f GetCPoint(IplImage* imageFg,int maxX);void FitEllipseBlob(IplImage* imageFg);int main( int argc, char** argv ){IplImage* pImg; //声明IplImage指针//载入图像pImg = cvLoadImage( "C:\\Users\\BB\Desktop\\bec\\a.jpg);int pointX = 0;for (int i=0;i<19;i++){ pointX=60*i+30;cvEllipse(pImg,cvPoint(pointX,80),cvSize(19,20),-200,0,360,CV_RGB(255,255,255),-1,CV _AA,0);}IplImage* m_imageGray = cvCreateImage(cvSize(pImg->width,pImg->height),IPL_DEPTH_8U,1);IplImage* m_imageBw = cvCreateImage(cvSize(pImg->width,pImg->height),IPL_DEPTH_8U,1);cvCvtColor(pImg,m_imageGray,CV_RGB2GRAY);cvThreshold(m_imageGray,m_imageBw,128,255,CV_THRESH_BINARY);CvPoint2D32f pointXX;float XXX,YYY;for (int i = 0;i<19;i++){pointX=60*i+60;pointXX = GetCPoint(m_imageBw,pointX);XXX=pointXX.x;YYY=pointXX.y;cout<<XXX<<" "<<YYY<<endl;}cout<<endl;cout<<endl;cout<<endl;cout<<endl;cout<<endl;FitEllipseBlob(m_imageBw);cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口cvShowImage( "Image", m_imageBw );//显示图像cvSaveImage("image.bmp",pImg);cvWaitKey(0); //等待按键cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口cvReleaseImage( &pImg ); //释放图像return 0;}CvPoint2D32f GetCPoint(IplImage* imageFg,int maxX) {CvPoint2D32f point;double Xsum=0,Ysum=0,Sum=0;CvScalar Value;for (int j=0;j<imageFg->height;j++){for (int i= maxX-60;i<maxX;i++){Value=cvGet2D(imageFg,j,i);if (Value.val[0]!=0){Xsum=Xsum+i;Ysum=Ysum+j;Sum++;}}}point.x=Xsum/Sum;point.y=Ysum/Sum;return point;}void FitEllipseBlob(IplImage* imageFg){///////////*cvEllipse(m_CalibrateImageF,cvPoint(200,300),cvSize(10,11),-202.55482,0,360,CV _RGB(255,0,0),1,CV_AA,0);return;CvMemStorage *stor;CvSeq *cont;CvBox2D32f *box;CvPoint *PointArray;CvPoint2D32f *PointArray2D32f;stor = cvCreateMemStorage(0);cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT,sizeof(CvSeq),sizeof(CvPoint),stor);/////*cvSetImageROI(imageFg,BlobRect);cvFindContours(imageFg,stor,&cont,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));float XXXX,YYYY;// cvResetImageROI(imageFg);//绘制所有轮廓并用椭圆拟合for (;cont;cont = cont ->h_next){int i;int count= cont->total;//轮廓个数CvPoint2D32f center;CvSize size;////*个数必须大于6,这是cvFitEllipse_32f的要求if (count<6){continue;}//分配内存给点集PointArray = (CvPoint *)malloc(count*sizeof(CvPoint));PointArray2D32f = (CvPoint2D32f*)malloc(count*sizeof(CvPoint2D32f));//分配内存给椭圆数据box = (CvBox2D32f *)malloc(sizeof(CvBox2D32f));//得到点集(这个方法值得借鉴)cvCvtSeqToArray(cont,PointArray,CV_WHOLE_SEQ);//将CvPoint点集转化为CvBox2D32f集合for (i=0;i<count;i++){PointArray2D32f[i].x=(float)PointArray[i].x;PointArray2D32f[i].y=(float)PointArray[i].y;}//拟合当前轮廓cvFitEllipse(PointArray2D32f,count,box);//绘制当前轮廓/*cvDrawContours(m_CalibrateImageF,cont,CV_RGB(0,255,0),CV_RGB(0,255,0), 0,1,8,cvPoint(0,0));*///将椭圆数据从浮点转化为整数表示center.x = cvRound(box->center.x);center.y = cvRound(box->center.y);size.width = cvRound(box->size.width*0.5);size.height = cvRound(box->size.height*0.5);box->angle = -box->angle;XXXX=center.x;YYYY=center.y;cout<<XXXX<<" "<<YYYY<<endl;free(PointArray);free(PointArray2D32f);free(box);}cvShowImage("Result",image04);}。

opencvpython图像轮廓检测轮廓绘制轮廓的方法

opencvpython图像轮廓检测轮廓绘制轮廓的方法

opencvpython图像轮廓检测轮廓绘制轮廓的⽅法图像的轮廓检测,如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。

轮廓简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜⾊或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有⽤⼯具NOTE为获得更好的准确性,请使⽤⼆值图,在找到轮廓之前,应⽤阈值法或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像,⽽是将修改后的图像作为三个返回参数中的第⼀个返回在OpenCV中,查找轮廓是从⿊⾊背景中查找⽩⾊对象findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])image:原图像mode:轮廓检索模式method:轮廓近似⽅法输出为:修改后的图像,轮廓,层次结构轮廓是所有轮廓的列表.每个单独的轮廓是对象边界点的坐标.轮廓检索模式含义cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓cv2.RETR_LIST提取所有轮廓并将其放⼊列表,不建⽴等级关系cv2.RETR_CCOMP建⽴两个等级的轮廓,上⾯的⼀层为外边界,⾥⾯的⼀层为内孔的边界信息。

如果内孔内还有⼀个连通物体,这个物体的边界也在顶层cv2.RETR_TREE建⽴⼀个等级树结构的轮廓轮廓逼近⽅法含义cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩⽔平⽅向,垂直⽅向,对⾓线⽅向的元素,只保留该⽅向的终点坐标,例如⼀个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 或cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS应⽤Teh-Chin链近似算法代码:import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('img.jpg')imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)绘制轮廓cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) image:原图像contours:作为Python列表传递的轮廓contourIdx:轮廓索引(在绘制单个轮廓时很有⽤。

opencv实现图形轮廓检测

opencv实现图形轮廓检测

opencv实现图形轮廓检测要想实现轮廓检测,⾸先我们需要对待检测的图像进⾏图像处理:图像灰度化、⾼斯滤波、Canny 边缘检测、边缘检测放⼤处理、提取轮廓。

⼀、实现简单的全图型检测即只要将drawContours第三个参数设置为-1 既能实现图像的全图型检测。

程序:#include <iostream>#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头⽂件#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头⽂件using namespace std;using namespace cv;/*要进⾏图像形貌检测之前*⾸先要⼆值化,再进⾏滤波处理,再进⾏Canny边缘检测*最后才能检测出图形轮廓*/Mat imgGray, imgBlur, imgCanny,imgDil;void getContours(Mat imgDil,Mat& img);int main(){string path = "resources/shapes.png"; // 导⼊图形的时候,先要在右边点击显⽰所有⽂件Mat img = imread(path); // 在opencv 中所有的图像信息都使⽤Mat// pre-processing image 图像预处理cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(imgGray, imgBlur,Size(3,3),3,0); // ⾼斯滤波Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);// Canny 边缘检测Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); // 其中 Size 和边缘检测的放⼤倍数有关系dilate(imgCanny, imgDil, kernel);getContours(imgDil,img); // 第⼀个参数是寻找轮廓的参数,第⼆个参数是显⽰图案的参数imshow("Image", img);waitKey(0); // 延时,0即相当于⽆穷⼤}void getContours(Mat imgDil, Mat& img){/* contour is a vector inside that vector there is more vector* {{Point(20,30),Point(50,60)},{},{}} each vector like a contour and each contour have some points***/vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy; // Vec4i 即代表该向量内有4个 int 变量typedef Vec<int, 4> Vec4i; 这四个向量每⼀层级代表⼀个轮廓findContours(imgDil, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 简单的链式接近法 drawContours(img, contours, -1, Scalar(255,0,255),2); // contouridx = -1 代表需要绘制所检测的所有轮廓}运⾏结果:细⼼的读者会发现,该程序还将微⼩的瑕疵检测到了。

OpenCV_轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配

OpenCV_轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配
Freeman 链码需要一个起点,以及从起点出发的一系列位移。每个位移有 8 个方向,从 0~7 分别指向从正北开始的 8 个方向。假 设要用 Freeman 链码表达从(0,0)到(2,2)的矩形,可能的表示方法是:起点(0,0),方向链 2,2,4,4,6,6,0,0。 轮廓之间的组织方式
在查找到轮廓之后,不同轮廓是怎么组织的呢?根据不同的选择,它们可能是:(1)列表;(2)双层结构;(3)树型结构。 从纵向上来看,列表只有一层,双层结构有一或者两层,树型结构可能有一层或者多层。 如果要遍历所有的轮廓,可以使用递归的方式。 轮廓的绘制 轮廓的绘制比较简单,用上面提到的方法取得轮廓的所有点,然后把这些点连接成一个多边形即可。 轮廓的一个例子为:OpenCV_轮廓例子 上例中检测出输入图像的轮廓,然后逐个绘制每个轮廓。下个例子为: 在输入图像上寻找并绘制轮廓 具体代码为:
既然在查找之前,我们需要将彩色图像转换成灰度图像,然后再将灰度图像转换成二值图像。代码如下所示:
1 CvSeq *contours = 0; 2 cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2GRAY);//将源图像进行灰度化h,255,CV_THRESH_BINARY);//二值化阈值 虽然第一个参数是 const,但仍可以更改 dst
下面开始轮廓的学习。
查找轮廓 首先是如何在图像中找到轮廓,可以利用 OpenCV 提供的方法 cvFindContours()可以很方便的查找轮廓。
cvFindContours()方法从二值图像中寻找轮廓。因此此方法处理的图像可以是从 cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者从 cvThreshold()及 cvAdaptiveThreshold()得到的图像,这时的边缘是正和负区域之间的边界。

opencv用于绘制椭圆的函数

opencv用于绘制椭圆的函数

opencv用于绘制椭圆的函数使用OpenCV绘制椭圆的函数是cv2.ellipse()。

这个函数可以在图像上绘制椭圆,可以指定椭圆的中心位置、长轴和短轴的长度、旋转角度以及椭圆弧的起始角度和结束角度。

在使用cv2.ellipse()函数之前,我们需要先创建一个空白的图像,然后再在这个图像上绘制椭圆。

下面是一个使用cv2.ellipse()函数绘制椭圆的示例代码:```pythonimport cv2import numpy as np# 创建一个空白图像img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 指定椭圆的参数center = (256, 256)axes = (100, 200)angle = 30startAngle = 0endAngle = 360# 在图像上绘制椭圆cv2.ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, (0, 0, 255), 2)# 显示图像cv2.imshow('Ellipse', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个示例中,我们首先创建了一个大小为512x512的空白图像。

然后指定了椭圆的中心位置为(256, 256),长轴长度为100,短轴长度为200,旋转角度为30度,起始角度为0度,结束角度为360度。

最后调用cv2.ellipse()函数在图像上绘制了这个椭圆,并设置椭圆的颜色为红色,线宽为2。

最后使用cv2.imshow()函数显示绘制后的图像。

除了绘制椭圆,cv2.ellipse()函数还可以绘制椭圆弧。

如果我们将起始角度和结束角度设置为非0和360,就可以绘制一个椭圆的弧段。

下面是一个示例代码:```pythonimport cv2import numpy as np# 创建一个空白图像img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 指定椭圆的参数center = (256, 256)axes = (100, 200)angle = 30startAngle = 0endAngle = 180# 在图像上绘制椭圆弧cv2.ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, (0, 0, 255), 2)# 显示图像cv2.imshow('Ellipse Arc', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个示例中,我们将结束角度设置为180度,这样就绘制了一个半圆形的椭圆弧。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
int pointX = 0;
for (int i=0;i<19;i++)
{pointX=60*i+30;
cvEllipse(pImg,cvPoint(pointX,80),cvSize(19,20),-200,0,360,CV_RGB(255,255,255),-1,CV_AA,0);
}
IplImage* m_imageGray = cvCreateImage(cvSize(pImg->width,pImg->height),IPL_DEPTH_8U,1);
CvPoint2D32f pointXX;
float XXX,YYY;
for (int i = 0;i<19;i++)
{
pointX=60*i+60;
pointXX = GetCPoint(m_imageBw,pointX);
XXX=pointXX.x;
YYY=pointXX.y;
cout<<XXX<<" "<<YYY<<endl;
if (Value.val[0]!=0)
{
Xsum=Xsum+i;
Ysum=Ysum+j;
Sum++;
}
}
}
point.x=Xsum/Sum;
point.y=Ysum/Sum;
return point;
}
void FitEllipseBlob(IplImage* imageFg)
{
///////////*cvEllipse(m_CalibrateImageF,cvPoint(200,300),cvSize(10,11),-202.55482,0,360,CV_RGB(255,0,0),1,CV_AA,0);return;
{
PointArray2D32f[i].x=(float)PointArray[i].x;
PointArray2D32f[i].y=(float)PointArray[i].y;
}
//拟合当前轮廓
cvFitEllipse(PointArray2D32f,count,box);
//绘制当前轮廓
/*cvDrawContours(m_CalibrateImageF,cont,CV_RGB(0,255,0),CV_RGB(0,255,0),
box->angle = -box->angle;
XXXX=center.x;
YYYY=center.y;
cout<<XXXX<<" "<<YYYY<<endl;
free(PointArray);
free(PointArray2D32f);
free(box);
}
cvShowImage("Result",image04);
IplImage* m_imageBw = cvCreateImage(cvSize(pImg->width,pImg->height),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(pImg,m_imageGray,CV_RGB2GRAY);
cvThreshold(m_imageGray,m_imageBw,128,255,CV_THRESH_BINARY);
CvMemStorage *stor;
CvSeq *cont;
CvBox2D32f *box;
CvPoint *PointArray;
CvPoint2D32f *PointArray2D32f;
stor = cvCreateMemStorage(0);
cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT,sizeof(CvSeq),sizeof(CvPoint),stor);
{
CvPoint2D32f point;
double Xsum=0,Ysum=0,Sum=0;
CvScalar Value;
for (int j=0;j<imageFg->height;j++)
{
for (int i= maxX-60;i<maxX;i++)
{
Value=cvGet2D(imageFg,j,i);
*#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
using namespace cv;
using namespace std; //标示符的可见范围
CvPoint2D32f GetCPoint(IplImage* imageFg,int maxX);
}
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
FitEllipseBlob(m_imageBw);
cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口
cvShowImage( "Image", m_imageBw );//显示图像
}
//分配内存给椭圆数据
box = (CvBox2D32f *)malloc(sizeof(CvBox2D32f));
//得到点集(这个方法值得借鉴)
cvCvtSeqToArray(cont,PointArray,CV_WHOLE_SEQ);
//将CvPoint点集转化为CvBox2D32f集合
for (i=0;i<count;i++)
0,1,8,cvPoint(0,0));*/
//将椭圆数据从浮点转化为整数表示
center.x = cvRound(box->center.x);
center.y = cvRound(box->center.y);
size.width = cvRound(box->size.width*0.5);
size.height = cvRound(box->size.height*0.5);
/////*cvSetImageROI(imageFg,BlobRect);
cvFindContours(imageFg,stor,&cont,sizeof(CvContour),
CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));
at XXXX,YYYY;
void FitEllipseBlob(IplImage* imageFg);
int main( int argc, char** argv )
{
IplImage* pImg; //声明IplImage指针
//载入图像
pImg = cvLoadImage( "C:\\Users\\BB\Desktop\\bec\\OPENCV椭圆拟合定位椭圆中心点以及重心法定位程序\\OPENCV椭圆拟合定位椭圆中心点以及重心法定位程序\\特征中心点提取误差分析\\image.bmp", 1);//[[此处的argc==2是否需要改成argc==1?我改了之后才能运行成功。求大牛解惑]] // wmzzzz :在"属性"|"debug"|里的command arguments里加入参数(一个路径:要打开的文件路径)这时argc==2就合理了...可以试试多加几个
// cvResetImageROI(imageFg);
//绘制所有轮廓并用椭圆拟合
for (;cont;cont = cont ->h_next)
{
int i;
int count= cont->total;//轮廓个数
CvPoint2D32f center;
CvSize size;
////*个数必须大于6,这是cvFitEllipse_32f的要求
cvSaveImage("image.bmp",pImg);
cvWaitKey(0); //等待按键
cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口
cvReleaseImage( &pImg ); //释放图像
return 0;
}
CvPoint2D32f GetCPoint(IplImage* imageFg,int maxX)
if (count<6)
{
continue;
}
//分配内存给点集
PointArray = (CvPoint *)malloc(count*sizeof(CvPoint));
PointArray2D32f = (CvPoint2D32f*)malloc(count*sizeof(CvPoint2D32f));
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