图像处理查找轮廓 图像轮廓检测

本文目录一览：

• 1、opencv图像轮廓怎么提取?
• 2、我想问问ps怎么提取图片外轮廓
• 3、PS怎么提取线条ps怎么提取线条轮廓放到另外一个图片上
• 4、AI数据采集标注公司
• 5、图像轮廓和分水岭算法

opencv图像轮廓怎么提取?

进行轮廓提取前，通常先将图像进行阈值化或Canny边缘检测，转换为二值化图像。边缘检测侧重像素点变化，轮廓检测关注上层语义对象。查找轮廓涉及参数设置，包括模式和方法。模式决定轮廓检索和层次关系，方法决定轮廓点的压缩程度。返回值包括检测到的轮廓和层次结构。轮廓特征包括面积和周长，通过API计算得出。

通常在二值化图像后进行，可通过阈值分割或Canny边缘检测实现。对于白色物体的轮廓检测，确保物体为白色、背景为黑色至关重要，否则可能会误识别出图像边界。使用cvfindContours函数可以获取轮廓。轮廓绘制：使用cvdrawContours函数绘制轮廓。

举例来说，如图3所示，算法会从第一个非0像素（如图中红色的1）开始，按步骤进行边界查找和更新。每条新边界都会被赋予一个唯一的编号，同时记录父边界和拓扑关系。findContours()函数的hierarchy参数存储了这些拓扑关系，而contours参数则包含了提取的轮廓，通过mode和method参数可以控制轮廓的提取细节。

以二值化图像为例，首先我们需要将彩色图像转化为灰度图像，随后应用阈值处理将其转化为二值图像。通过调用findContours()函数，我们能够检测并提取出图像中的所有轮廓。接着，我们选取其中一个轮廓，应用contourArea()函数计算其面积大小。同样地，通过调用arcLength()函数，我们可以得到该轮廓的周长。

完成形态学处理后，下一步是对图像进行边缘提取。这一步的关键在于找到图像中的轮廓，OpenCV的findContours函数可以实现这一目标。通过设置适当参数，可以获取图像中的所有轮廓，并将其存储在相应的向量中。最后，使用matchShapes函数来比较这两个图像的轮廓。

经过二值化处理的图像仅保留黑白两种色彩，有助于突出图像中的特定特征，如花的轮廓。进一步地，对二值化后的图像进行边缘提取。边缘检测旨在识别图像中像素值的突变，即图像的边界。通过计算相邻像素值的差值，我们可以确定边缘的位置。例如，当从0（黑色）突变为1（白色）时，可以认为此处为边缘。

我想问问ps怎么提取图片外轮廓

1、以一张马的图片为例，ps提取图片外轮廓的方法如下：打开一张马的图片。点击滤镜、风格化、查找边缘。看基本的描线效果就出来了。再调整一下色阶，去掉一些浅色的背景杂色。看放到别的图片上，添加一个正片叠底模式去掉背景，马的轮廓就出来了。

2、想要只移动图片的一部分，用户可以点击ps左侧的选框工具，接着选择要移动图片的范围，选择好后按下ctrl+j提取图层，然后打开图片要放置的图层，按下ctrl+t可以调整图片大小或者移动，最后按下ctrl+e就可以合成。

3、打开PS软件，导入模糊的照片。同时按下Ctrl+J组合键，复制一个图层。USM锐化：点击上方的“滤镜”按钮，选择“锐化”中的“USM锐化”。在USM锐化窗口中，设置锐化的数值为60，半径为3个像素。滤镜照亮边缘处理：点击上方的“图像”按钮，选择“调整”中的“去色命令”，将照片转为黑白色。

4、打开Photoshop软件并打开一张图片。按住Ctrl键，选择你想要作为蒙版显示的素材区域。新建选区蒙版图层：点击图层标签下的“新建图层蒙版”按钮，这样会基于你的选区创建一个蒙版图层。显示蒙版图层：按住Alt键，然后单击蒙版图层缩略图。这样，你就可以在Photoshop窗口中直接看到蒙版图形了。

PS怎么提取线条ps怎么提取线条轮廓放到另外一个图片上

1、以下是使用 PS 提取线条的几种方法：利用“滤镜”提取线条：打开需要提取线条的图片，执行“滤镜-风格化-查找边缘”命令，此时可以看到图像的轮廓已经被提取出来了。然后执行“图像-调整-阈值”命令，调整阈值色阶，直到达到想要的效果。

2、打开需要进行轮廓抠图的两张图片：将要抠出轮廓的图片作为源图像，将其拖放到Photoshop工作区中。然后打开另一张要将轮廓应用到的目标图片。 在源图像上创建一个轮廓选择：选择图像中包含所需轮廓的工具(如套索工具、快速选择工具或魔术棒工具)，然后绘制一个完整的选择框围绕着轮廓。

3、Photoshop打开图片。Photoshop打开图片后，点击工具栏中的查找边缘-风格化。点击风格化之后，选择查找边缘。点击查找边缘后，就可以把轮廓提取出来了。Ctrl+L调整色阶。然后进入通道页面，按住Ctrl键点击任意一个通道，把轮廓载入选区。返回图层页面。Ctrl+Shift+I反选。

4、打开图片 首先，在Photoshop中打开你想要提取外轮廓的图片，例如一张马的图片。 使用“查找边缘”滤镜 点击菜单栏中的“滤镜”选项。在下拉菜单中选择“风格化”。接着选择“查找边缘”，此时基本的描线效果就会呈现出来，图片的外轮廓已经初步显现。

AI数据采集标注公司

1、数据标注的上市公司包括海天瑞声、博彦科技、润和软件等。海天瑞声是AI数据行业首家主板上市公司，专注于为AI技术提供训练数据，业务涵盖语音识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的数据标注服务。博彦科技则可以为客户提供数据标注、数据采集等服务，其应用领域广泛，包括金融、互联网、医疗等。

2、杭州景联文科技有限公司，专注于数据标注领域，以AI数据采集标注为核心，提供一站式服务。公司拥有全国四大标注基地及1000+全职团队，具备语音、图像、文本、视频全领域处理能力。自主研发的智能标注平台，集标注工作台和产能管理体系于一体，构建高效标注、审核、质检机制。

3、杭州景联文科技有限公司成立于2016年，转型为AI基础数据服务企业。公司秉持加强团队建设、提高供应资质、提升技术壁垒的经营策略。杭州设总部，武汉、金华、衡阳等地设分部，采用阿米巴内部竞争管理模式，组建930人全职标注团队。构建了覆盖全国27个省市直辖市和全球52个国家的数据采集资源网络。

图像轮廓和分水岭算法

图像轮廓主要用于描述图像的形状特征，而分水岭算法则是一种图像分割技术。图像轮廓： 定义：图像轮廓是图像中目标物体与背景或其他物体之间的边界线，它描述了物体的形状特征。 核心工具：在图像处理中，findContours函数是寻找二值图像中轮廓的核心工具。

图像轮廓和分水岭算法在图像处理中扮演着关键角色。findContours()函数是寻找二值图像中轮廓的核心工具，它能检测轮廓后，通过drawContours()函数将这些轮廓清晰地呈现出来，便于分析和理解图像结构。drawContours()函数则用于在原始图像中精确地绘制轮廓，无论是外部轮廓还是内部结构，都能清晰可见。

- 阈值分割：包括固定阈值、最优/OTSU阈值、自适应阈值等。- 基于边界分割：如Canny边缘检测、轮廓提取、边界跟踪等。- Hough变换：用于直线、圆等的检测。- 基于区域分割：如区域生长、区域归并与分裂、聚类分割等。- 色彩分割。- 分水岭分割。

分水岭算法就是向集水盆地不断灌入水的过程，在两个集水盆地汇合处形成山脊，即形成分水岭。 找出分水岭便找出边缘信息。标记分水岭图像分割算法[4]能够将图像中的目标区域与非目标区域紧密连接的目标区域分割出来，能够分离出弱边缘，且分水岭变换产生完整的边界，这样就避免了边界连接的后处理。

分水岭算法则是一种常用的图像分割技术，可用于斑点检测。最后，SimpleBlobDetector算法提供了一种快速、高效的斑点检测方法，通过设定阈值、计算轮廓中心并进行特征提取与过滤，以识别和分类斑点。每日一句励志语：在这个快速变化的时代，不要让过去束缚自己，积极追求梦想，不断进步。

构建导航区域 分水岭算法用于构建导航区域，将距离场视为到水平面的距离。每次灌入水并做标记，当水到达水平面时，所有区域标记完成。构建距离场后，设定起始等级，调整最大距离至偶数，每次处理两个等级。核心为expandRegions和floodRegion函数。