cv::findContours是OpenCV库中用于在二值图像中查找轮廓的函数。轮廓可以被认为是具有相同颜色或亮度的连续点沿边界相连的曲线,对形状分析和目标的检测、识别是一种有用的工具。 2. 工作原理 cv::findContours函数的工作原理主要基于图像的边缘检测和连接分析。其实现步骤可以概括为以下几个阶段: 图像预处理:输入图像通...
1.2 获取轮廓信息(可能会报错原因) #binary,contours,hierarchy=cv.findContours(,,)#因为OpenCV库的更新,会报错“not enough values to unpack (expected 3, got 2)”#把返回值从三个改成两个即可(删除第一个返回值)contours,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_NONE)#返回值一:轮...
cv.findContours(image,mode,method) mode:轮廓检测模式 cv.RETR_EXTERNAL:只检测最外面的轮廓 cv.RETR_LIST:检测其所有轮廓,并将其保存到一条链表中 cv.RETR_CCOMP:检测所有的轮廓,并将它们组织为两层:顶层是各部分的外部边界,第二层时空洞的边界 cv.RETR_TREE:检测左右的轮廓,并构建嵌套轮廓的整个层次---常...
将边缘连接为一个整体,构成轮廓。 需要用到的两个函数: cv2.findContours()——查找图像的轮廓cv2.drawContours()——将查找到的轮廓绘制到图像上image,contours OpenCv项目实战之切边处理 切边处理 1.1 题目: 将下图作图的图片灰色区域切边,并将图片旋转为正。结果为右图。 1.2 思路 1、 转化为灰度图像, 2、 ...
五、轮廓 cvFindContours()根据边缘像素(canny)组装成轮廓。用序列的数据结构表示轮廓信息。处理的图像: cvCanny()输出图像或者 cvThreshold() cvAdaptiveThreshold()的输出图像 重要概念:轮廓树外轮廓(c)内轮廓(hhole) 1. cvFindContours()输入图像 8通道 二值化的图像 ...
轮廓提取:通过在边缘图像上应用轮廓提取算法(如cv2.findContours函数),寻找并提取闭合的轮廓。轮廓由一系列有序的点组成,可以表示对象的外形。 轮廓特征提取:对于每个提取的轮廓,可以计算一些特征来描述其形状、大小、方向等。常用的轮廓特征包括轮廓长度、面积、周长、外接矩形、外接圆等。
")# 计算绝对差值diff = cv2.absdiff(original, with_hole)cv2.imshow("diff",diff)cv2.waitKey()# 使用 Canny 边缘检测提取边缘edges = cv2.Canny(diff, threshold1=50, threshold2=150)cv2.imshow("edges", edges)cv2.waitKey()# 查找边缘图中的轮廓contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_...
为了更好地理解cvStartFindContours_impl参数的作用,我们首先需要了解轮廓检测的基本原理。在图像处理中,轮廓检测旨在找到图像中的边缘或连续曲线的闭合轮廓,以进一步进行形状分析、物体识别等应用。常见的轮廓检测算法包括基于边缘检测的方法、基于阈值分割的方法等。 然而,由于图像中存在各种噪声和复杂背景,轮廓检测算法的准...
OpenCV示例学习笔记(1)-contours2.cpp-通过findContours 函数实现轮廓提取 http://www.cnblogs.com/max198727/p/6279725.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理。 示例代码地址:ht... ...