中心点 提取轮廓 opencv 一、函数findContours() 功能:在二值图像中寻找轮廓 结构: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point()) 1. image :输入的 8-比特、单通道图像. 非零元素被当成 1, 0 象素值保留为 0...
函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThreshold()及cvAdaptiveThreshold()得到的图像,这时的边缘是正和负区域之间的边界. 图8-2描述了cvFindContours的函数功能,图像的上半部分是神色背景和白色区域(被从A到E标记)的测试图像.下...
由于您使用的是 OpenCV 2.4,因此有两种方法可以实现相同的结果。首先,您可以使用 findContours 检测斑点,然后将它们(填充)绘制到具有特定颜色作为标签的新图像中(注意您的斑点可能包含孔)然后遍历每个轮廓的边界矩形内的图像并获得带有当前轮廓标签的所有点。如果您只是遍历二值图像内的边界矩形,则会遇到对象与边界矩形重...
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。 int main() using namespace cv; Mat image=imread("../sh...
OpenCV——查找、绘制轮廓 使用OpenCV函数 findContours 使用OpenCV函数 drawContours #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; Mat src; Mat src_gray; int th...
用cv2.findContours 函数找到图片中的众多轮廓,然后获取其中面积最大的轮廓,并假设这是目标物体的轮廓。 这种假设只适用于我们这个场景,在实际使用时,在图片中找出目标物体的方法与应用场景有很大关系。 我们这个场景用简单的边缘检测并找出最大的轮廓就可以了。当然为了使程序更具...
findContours(image,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point()); 查找轮廓的参数导致的结果,参考:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/51987348 13. mat 的创建,复制和释放,构造函数等等 参考:https://blog.csdn.net/wanggao_1990/article/details/53150926 ...
findContours(img_edge, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); returntrue; } 选取轮廓 现在我们已经有了轮廓,我们需要筛选出车牌所在的那个轮廓,由于车牌宽和高的比例是固定的,依据这个几何特征,我们进行筛选,效果如图: 代码如下: ...
基于Python的OpenCV轮廓检测聚类 来源:公众号小白学视觉授权 简介 OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在,使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓(对象)。然而,OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如,一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓,但这并不意味着图像中有那么多...
接下来,使用findContours函数查找图像中的轮廓。最后,使用convexHull函数计算每个轮廓的凸包,并使用drawContours函数在图像上绘制凸包。 需要注意的是,上述代码仅为示例,实际使用时需要根据具体需求进行适当的修改和优化。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云人工智能计算平台(AI Lab),该平台提供了丰富的人工智能算法和模型,可用于...