这段时间一直在用opencv搞图像处理的问题，发现虽然可调用的函数多，但是直接找相应代码还是很困难，就行寻找连通域，并在连通域外侧加框，对于习惯使用Mat矩形操作的我，真心感觉代码少之又少，为防止以后
轮廓提取 findContours发现轮廓 findContours( InputOutputArray binImg, //输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；（变为二值图像）
相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制
前言： 当我们通过阈值分割提取到图像中的目标物体后，我们就需要通过边缘检测来提取目标物体的轮廓，使用这两种方法基本能够确定物
使用opencv提供的背景去除算法（KNN或高斯混合模型GMM）去除背景，然后将获取的目标二值化后通过筛选目标轮廓获得目标位置。 #include
轮廓（outline）是绘制于元素周围的一条线，位于边框边缘的外围，可起到突出元素的作用。轮廓（outline）属性指定元素轮廓的样式、颜色和宽度。 &nbs