最近在學習opencv3的邊界框、最小矩形區域和最小閉圓的輪廓識別時，遇到了這樣一件有趣的事情。**方面沒有什麼可以說的，參考《opencv 3計算機視覺》。
在我對**進行驗證時，發現對一張中目標區域輪廓檢測效果並不是很好（結果如下，打工人的忠誠度還是有的），
理想的檢測效果應該是這樣的。
同樣是boe logo，為什麼第二張就能很好檢測識別。難道是因為目標區域佔比太大，我調整一下後，發現還是不行。
我又懷疑是白底黑字的緣故，因為原**中採用了灰度模式讀取，所以我將白色換成其他顏色，但是結果依舊拉閘。
我聯想到第二張中目標區域不止乙個，我人為的在原圖右下角加入一些「目標」，這回才終於得到想要的效果，有點意思。
難道該演算法在多目標區域影象中表現更好？那下圖又怎麼解釋呢？
這本來是乙個很經典的opencv輪廓識別演算法，但是這個驗證過程讓我很感興趣。既然是最小輪廓識別，那麼最開始的結果肯定是不理想的。但是我不知道為什麼會有這種現象（我不是科班出身，就平時雲一下），所以拿出來請教一下老哥們。後面附上**，出自《opencv3計算機視覺》
)#繪製邊界輪廓的最小閉合圓,還是輸入輪廓資訊
(x,y)
,radius = cv2.minenclosingcircle(c)
center =
(int
(x),
int(y)
) radius =
int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0
,255,0
),2)
cv2.drawcontours(img,contours,-1
,(255,0,
0),1
)plt.imshow(img)
plt.show(
)
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