[contour], -1, 255, thickness=cv2.FILLED)#计算轮廓区域的平均像素值mean_val = cv2.mean(image, mask=mask)[0]#判断内部是否为纯白色ifmean_val ==255:#255表示纯白filtered_contours.append(contour)#清空掩码mask.fill(0)
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]) 参数列表: image: 输入图像。 contours: 要绘制到图像上的轮廓,可以为单个轮廓(n,2),也可以为包含多个轮廓的列表。 contourIdx: 轮廓中子轮廓的索引,-1 表示绘制所有轮廓。 color: 填充颜色...
ContourApproximationModes Static CHAIN_APPROX_NONE := 1 Static CHAIN_APPROX_SIMPLE := 2 Static CHAIN_APPROX_TC89_L1 := 3 Static CHAIN_APPROX_TC89_KCOS := 4 ; ShapeMatchModes Static CONTOURS_MATCH_I1 := 1 Static CONTOURS_MATCH_I2 := 2 Static CONTOURS_MATCH_I3 := 3 ; HoughModes Sta...
在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 函数cv2.fifindContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。 函数cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像,第二个参数是轮廓,一个 Python 列表。
for contour in contours: # 绘制轮廓外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(img_with_rect, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 绘制最小闭圆 (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) ...
10 cv_contours=[] forcontourincontours: area=cv2.contourArea(contour) ifarea >=300: cv_contours.append(contour) img_poly=np.zeros_like(img) cv2.fillPoly(img_poly, cv_contours, (255,255,255)) display(Image.fromarray(img_poly))
最小外接矩形的 角度范围是 【-90,0】 注意是左闭右闭。水平矩形角度 -90, wh互换,意思是 例如:真实水平矩形 w——100 , h——50,那么用minAreaRect求得theta——(-90),w——50, h——100 角度定义是 以x正向(向右)为轴,逆时针旋转碰到的第一条边定义为 w,另一个边为h,旋转的角度为theta ...
以下部分的安排为：1. 热力图的产生 2. 热力图与原始图的叠加 3. 热力图与原始图融合优化 ...
getLabelContourMask(False) # stitch foreground & background together mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) result_bg = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask_inv) result_fg = cv2.bitwise_and(color_img, color_img, mask=mask) result = cv2.add(result_bg, result_fg) mask_inv = cv.bitwise_...
result = cv2.pointPolygonTest(contour, test_point, measureDist) 参数说明 contour参数:某一轮廓点的列表,如:polygon = np.array([[10, 10], [100, 10], [100, 100], [10, 100]], dtype=np.int32); test_point参数:像素点坐标(x,y); ...