OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓

当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2findContours来得到轮廓。

补充 ：

再不少场景中，找轮廓的最小外接矩形是基本需求，opencv中minAreaRect得到的是一个带有旋转角度信息的rect，可以使用cv2boxPoints(rect)来将其转为矩形的四个顶点坐标(浮点类型)你也可以使用cv2polylines来绘制这样的轮廓信息

注意findContours参数的变化，在opencv4中，返回值只有contours和hierarchy ，这一点与opencv3中不同。对与轮廓的层级结构，比较难用，虽然可以通过轮廓的层级结构来进行索引你需要的轮廓，不过对于大部分机器视觉应用场景，二值化的结果有时候很难预料，单单通过这种层级关系索引，非常容易出错。所以，只找最外部结构的 cv2RETR_EXTERNAL 是不是真香呢？

处理cv2approxPolyDP()外，你也可以使用cv2convexHull来求轮廓的近似凸包，其中凸形状内部--任意两点连线都在该形状内部。

clockwise :默认为False,即轮廓为逆时针方向进行排列；

returnPoints :设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值，设置为True，则会返回凸包上的点坐标集，默认为True

对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。

感兴趣的不妨随便弄一个视频使用抖音抖动效果观察。这里，博主建议读者使用国际象棋的视频图像，这种方块的格式更能看清细微的抖动变化。

我们观察抖音抖动视频会发现，抖动效果的原理是对视频中的一些帧进行剪切和放大到原图，出现视频中的人或者物体放大颤动的效果，并因为视觉残留出现闪影效果。

换到OpenCV中进行处理，就可以分为以下几个步骤：

按照原理，我们先读取视频，或者直接使用摄像头。然后获取图像的帧数FPS，同时获取图像的中心Center，将图像按比例剪裁20%之后，在放大至原图。

下面，我们来实现视频抖动效果：

运行之后，效果如下：

你想了解怎么利用程序自动识别网站验证码吗？识别提取图像文字（中文英文都可以）

分享一点简单有用的小项目：python

源码分享如下：

看视频教程链接：（点击识别图像文字视频教程链接）

一、首先需要安装 Tesseract模块及 语言包

Tesseract OCR光学字符识别

Windows系统：

安装网站 （放在不需要权限的纯英文路径下）：

： >

一般情况下对显卡无明显要求。复杂程序最多是对cpu内存要求大些。

如果是需要渲染图形界面，理论上和python关系也不大。普通python的图形界面编程对计算机显示硬件要求不高

我将对代码进行补充演练，以构建在数据集上训练的任何类型的图像分类器。在这个例子中，我将使用花卉数据集，其中包括102种不同类型的花。需要数据集和代码都可以私信我。

Pytorch是机器学习和Python上的免费软件包，非常易于使用。语法模拟numpy，因此，如果你在python中有一些科学计算经验，那么会相当有用的。只需几行代码，就可以下载预先训练的数据集，使用定义的变换对图像进行标准化，然后运行训练。

创建和扩充数据集

为了增加数据集，我使用' google_images_download'API 从互联网上下载了相关图像。显然，您可以使用此API不仅可以扩充现有数据集，还可以从头开始创建自己的数据集。

确保从图像中挑选出异常值(损坏的文件或偶然出现的无关图像)。

图像标准化

为了使图像具有相同的大小和像素变化，可以使用pytorch的transfors模块：

转移学习

从头开始训练的模型可能不是最明智的选择，因为有许多网络可用于各种数据集。简单地说，像edge-和其他简单形状检测器等低级特征对于不同的模型是相似的，即使clasificators是针对不同目的进行训练的。在本项目中，我使用了一个预训练网络Resnet152，只有最后一个完全连接的层重新用于新任务，即使这样也会产生相当好的效果。

在这里，我将除最后一层之外的所有层都设置为具有固定权重（requires_grad = False），因此只有最后层中的参数将通过梯度下降进行更新。

训练模型

下面介绍一下进行训练的函数：

如何获得GPU？

当然，对CPU的训练太慢了。根据我自己的经验，在GPU仅需要一个小时就可以完成12次训练周期，但是在CPU上相同数量的训练周期可能需要花费大约15个小时。

如果您没有本地可用的GPU，则可以考虑使用云GPU。为了加速CNN的训练，我使用了floydhub（>

主流Python图像库：

1opencv

2PIL(pillow)

3matplotlibimage

4scipymisc

5skimage

以上就是关于OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓全部的内容，包括:OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓、实现抖音视频抖动效果---OpenCV-Python开发指南（53）、(源码分享)利用Python识别提取图像文字（中文英文都可以）等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！