opencv怎么計(jì)算輪廓中的面積？你好，我是高樂。我很高興為你回答。您可以使用findsources來建議輪廓，然后計(jì)算輪廓面積來選擇最大的輪廓。使用邊界矩形確定外部矩形，并將矩形設(shè)置為ROI。然后清

opencv怎么計(jì)算輪廓中的面積？

你好，我是高樂。我很高興為你回答。您可以使用findsources來建議輪廓，然后計(jì)算輪廓面積來選擇最大的輪廓。使用邊界矩形確定外部矩形，并將矩形設(shè)置為ROI。然后清除矩形的外部。（你可以在另一幅圖片上畫一個(gè)填充的矩形，然后用它作為位uuuu更專業(yè)的科學(xué)知識(shí)，歡迎關(guān)注我。如果你喜歡我的回答，也請(qǐng)給我表揚(yáng)或轉(zhuǎn)發(fā)，你的鼓勵(lì)是支持我寫下來的動(dòng)力，謝謝。

如何利用OPENCV的matchShapes進(jìn)行輪廓匹配？

目前，輪廓匹配的研究也在進(jìn)行中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點(diǎn)并計(jì)算特征信息，然后根據(jù)特征信息進(jìn)行匹配。提取特征點(diǎn)的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中實(shí)現(xiàn)的。然后采用魯棒匹配算法進(jìn)行匹配。目前，我正在讀一篇論文“基于曲率特征的輪廓匹配算法”。匹配算法相對(duì)簡(jiǎn)單。第一步是通過多邊形逼近輪廓提取輪廓上的有效點(diǎn)；第二步是計(jì)算輪廓上有效點(diǎn)的曲率；第三步是比較兩個(gè)輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡(jiǎn)化的方法計(jì)算Hausdorff距離法。

利用opencv實(shí)現(xiàn)圖片邊緣坐標(biāo)點(diǎn)的提取？

我想：1。二值化，盡量突出目標(biāo)的所有軀干和羽流，分割背景。對(duì)每一行二值化圖像進(jìn)行處理（因?yàn)闃涓傻膶挾冗h(yuǎn)大于羽流的寬度，所以可以反映在每一行的像素上），計(jì)算出所有不為0的寬度間隔；3。設(shè)置一個(gè)閾值來區(qū)分哪個(gè)區(qū)間屬于目標(biāo)主干的范圍，從而根據(jù)得到的區(qū)間得到所有的圖像，通過對(duì)原始圖的分割得到主圖和分支特征圖。