基于 OpenCV 的轮廓高斯滤波平滑处理

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 OpenCV 是一款强大的计算机视觉库，广泛应用于图像和视频处理。高斯滤波是其中一种重要的图像处理技术，主要用于平滑图像、去除噪声和降低图像细节。本文将介绍如何利用 OpenCV 实现轮廓的高斯滤波平滑处理，并提供示例代码。 高斯滤波通过加权平均的方式对图像进行处理，能够有效减少图像中的噪声和细节。OpenCV 提供了多种高斯滤波函数，例如 GaussianBlur 和 GaussianBlurSeparable，这些函数可以通过不同的参数设置来实现多样化的高斯滤波效果。在进行轮廓高斯滤波平滑时，首先需要定位图像中的轮廓区域，然后对该区域应用高斯滤波。 OpenCV 的 findContours 函数可以用于检测图像中的轮廓。该函数可以根据不同的参数调整轮廓检测的效果。在本文的示例代码中，我们首先使用 floodFill 函数对图像进行漫水填充，以找到与指定点颜色相近的相邻点集合。接着，通过 findPerimeter 函数提取该点集合的轮廓点。随后，我们使用 GaussianBlur 函数对轮廓区域进行高斯滤波处理，并展示最终结果。 GaussianBlur 函数可以根据图像的尺寸和标准差来设置高斯滤波的核大小（kernel size）。此外，GaussianBlurSeparable 函数可以实现可分离的高斯滤波，从而提高处理效率。轮廓检测是图像处理中的关键技术之一，用于识别图像中的物体边缘和轮廓。OpenCV 提供了多种轮廓检测函数，如 findContours 和 drawContours，这些函数能够根据不同的参数实现多样化的轮廓检测效果。 在示例代码中，我们利用 findContours 函数检测图像中的轮廓区域，再通过 findPerimeter 函数提取轮廓点。然后，我