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opencv-python系列八:提取图像轮廓
1、查找轮廓（find_contours)measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。
2、对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用opencv函数“ drawcontours（）”绘制轮廓为黑色（r，g，b = 0，0，0）且厚度为filled的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。
3、或者采用自适应阈值算法，如cvadaptivethreshold（）函数，根据局部区域的像素值确定阈值。提取轮廓：使用cvfindcontours（）函数提取图像中的轮廓，可以根据轮廓的形状、大小等特征进行筛选，选择合适的轮廓。
4、近来不断有人改进，其中最著名的有 surf（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与sift相同）和 csift（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的sift问题）。其中sift.detectandcompute()函数返回kp，des。
图像轮廓之轮廓拟合
1、在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。opencv提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。函数cvboundingrect()能够绘制轮廓的矩形边界。
2、开机将光标移到programs（程序），再移到taylor hobson。2 点击软件名，根据提示符号输入用户名和口令。注：输入用户名和口令后即可登录到系统。
3、方法如下：第一步：在菜单栏“文件”中，选择“打开”。第二步：在“打开”对话框中，选择一张需要给图像轮廓描边的图片，单击“打开”按钮。第三步：在左侧的工具栏中，单击选择“魔棒工具”。
4、本次使用的软件为photoshopcs6，首先在桌面找到photoshop图像处理软件并双击打开。打开photoshop图像处理软件后加载需要进行操作的图像。使用魔棒工具选择边缘白色区域，选中后使用反向选择选择图中主体部分。
5、首先是要把已知数据拟合成圆(x0，y0，r0)，可以利用最小二乘法来拟合，拟合出最接近圆后求出已知数据相对该圆在径向上的最大正、负偏离量a、b，那么最小轮廓就是(x0，y0，r0-b)，最大轮廓就是(x0，y0，r0 a)。
6、打开ps软件，制作一个图形用于示例。选择磁性套索工具。鼠标点击移动（勾选图像轮廓）选择要描边的图形。选择完毕后（建立选区），鼠标右击选择“描边”。
7nm的poly为啥一根线
1、nm node目前可以实现7nm 制程的只有台积电和三星两家，三星是从一开始就使用euv光刻机来实现，而台积电则是从duv开始实现，然后再转向euv 。
2、f二是显示模式的切换，一种是你所选择面显示为红色，一种为你所说的线框，所以你只要再按一次f二就行了，至于你说的乱线可能是显示问题，不关模型的事。
3、poly阻值比较大。不做掺杂的poly是不能用来走线的，本征导体的电阻是电路所无法接受的。在较大工艺节点的时候，版图不需要用n 、p 注入那是因为以前的工艺poly都是npoly工艺，也就是实际工艺上成膜之前的材料已经完成掺杂。
cvapproxpoly()的返回值问题
1、题主你好，我以前没有遇到这种问题。但是我感觉是不是因为date内部的机制导致出现了并发的情况，出现了类似情况的。你也可以去查看api看看是不是因为这种情况，希望能帮到你。
2、因为hex(297)=129而hex(298)=12a，因为16进制a，format 函数就无法转换了吧。
3、返回的是size_type类型。size_type是无符号整型，即unsigned int，所以应该是0xffffffff，也就是4294967295 如果把它转换成int， 那就是-1 正确的做法应该是把s.find(m)的返回值与std：npos比较，而不是与-1比较。
图像轮廓(1)
本次使用的软件为photoshopcs6，首先在桌面找到photoshop图像处理软件并双击打开。打开photoshop图像处理软件后加载需要进行操作的图像。使用魔棒工具选择边缘白色区域，选中后使用反向选择选择图中主体部分。
要将图像的外轮廓描边，可以使用图像处理的技术和算法。以下是一种常见的方法： 图像预处理：首先，对原始图像进行预处理，例如灰度化、二值化、平滑滤波等。这将有助于减少噪声并提取边缘。
在ps中，绘制图像轮廓的方法，要根据具体情况而定，如果前景与背景色差明显，对比度较高，且四周又比较复杂，那么，可以使用磁性套索工具。