opencv-python图像处理之轮廓算法

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东方佑 2021-04-22 18:02:27 ©著作权

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轮廓算法的原理
先将图片灰度化，之后进行滤波降噪，接着边缘检测，最后二值化

import cv2def edge_det(image):image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰度化image1=cv2.medianBlur(image1,7)#中值滤波

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写在前面本篇文章是opencv学习的第四篇文章，主要讲解了边缘及轮廓检测的主要操作，并对两种图像金字塔简单的介绍了一下，作为初学者，我尽己所能，但仍会存在疏漏的地方，希望各位看官不吝指正?写在中间一、Canny边缘检测（ 1 ）简单介绍Canny边缘检测是一种常用的图像处理算法，它能够在图像中快速准确地识别出物体的边缘。边缘检测算法步骤：首先使用高斯滤波器对原始图像进行滤波，用于去除图像中的噪声

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Opencv图像轮廓提取0. 实现结果如下：1. 打开图像代码2. 轮廓提取函数3. 代码实现本文主要实现了图像的轮廓提取，首先先给出直观的轮廓实现结果：0. 实现结果如下：1. 打开图像代码注意图片存放路径不能出现中文，不然会报错！CString defaultDir = _T("请选择路径"); //设置默认打开文件夹 CString fileFilter = _T("文件(*.jpg;

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