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2024年4月16日发(作者：异步电动机原理图)

opencv二值化轮廓提取

在图像处理中，二值化是一种基本的图像分割方法，通常用于提取感

兴趣的目标轮廓。通过将图像中的像素值限定在两个特定的值范围内，

即0和255（或1和0），将图像分为背景和前景两部分。

opencv是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了许多图像处理功

能，包括二值化和轮廓提取。

在opencv中，可以使用以下步骤实现二值化轮廓提取：

1. 读取图像：使用opencv的函数读取图像，并将其转换为灰度图像

（单通道图像）。

2. 图像二值化：通过使用opencv的函数，将灰度图像进行二值化处

理。可以选择适当的阈值方法，如自适应阈值或全局阈值等。

3. 轮廓提取：使用opencv的函数，对二值化图像进行轮廓提取操作。

可以选择适当的轮廓提取算法，如findContours()函数。该函数将返

回图像中所有轮廓的坐标。

4. 绘制轮廓：使用opencv的绘图函数，将得到的轮廓坐标在原始图

像上进行绘制，以便可视化结果。

5. 显示结果：使用opencv的图像显示函数，将绘制了轮廓的图像显

示出来，以便查看或保存结果。

通过以上步骤，可以实现对图像的二值化轮廓提取。通过调整二值化

的阈值和选择合适的轮廓提取算法，可以获得更好的轮廓提取效果。

这在许多计算机视觉应用中都是一个重要的步骤，如目标检测、物体

跟踪等。


本文标签： 轮廓 图像 提取 使用 值化

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