在使用cv2.drawContours进行轮廓的颜色填充时要注意一点: (1)颜色填充时:给其传参数的时候,需要搞一个轮廓的list给他,要不会导致颜色填充失败。 (2)画轮廓线时:就没必要搞list了,直接contours[i]就可以。 python代码: 图片:背景为黑色,有很多白色填充的。 下面代码是去除图片中自定义面积小的轮廓, 将大的轮廓
5. 查找轮廓 使用OpenCV 提供的findContours函数查找图像中的轮廓。 contours,_=cv2.findContours(edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 查找轮廓 1. 6. 填充轮廓 遍历所有找到的轮廓并填充它们。 # 创建一个全黑的图像(与原图像大小相同)filled_image=np.zeros_like(image)# 填充轮廓forcontourinco...
因为cv2.findContours()函数在不同OpenCV版本返回值有着不同区别,若出现返回值不足或过多等报错,可自行调整版本号或调整返回变量个数. OpenCV2和OpenCV4中: findContours这个轮廓提取函数会返回两个值: ①轮廓的点集(contours) ②各层轮廓的索引(hierarchy) OpenCV3中: 则会返回三个值: ①处理的图像(image) ②轮...
你可以使用OpenCV的图像处理函数(如cv2.imread、cv2.cvtColor、cv2.threshold等)来读取图像并进行预处理,然后使用cv2.findContours函数来提取轮廓。 4. 使用cv2.drawContours函数绘制并填充轮廓 下面是一个示例代码,它展示了如何使用cv2.drawContours函数来填充轮廓: ...
# 需要搞一个list给cv2.drawContours()才行!!! c_max = [] foriinrange(len(contours)): cnt = contours[i] area = cv2.contourArea(cnt) # 处理掉小的轮廓区域,这个区域的大小自己定义。 if(area < (h/10*w/10)): c_min = [] c_
在计算机视觉领域,轮廓检测是图像处理中非常重要的一部分,而 OpenCV 提供了一系列函数用于实现轮廓的检测、绘制及面积计算等操作。本文将详细讲解 OpenCV 中的cv2.findContours()、cv2.drawContours()和cv2.contourArea()函数的用法,并结合代码示例与图解帮助你快速掌握这些技能。
我用的Python3.6,OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样,OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。 本文说白了就是个简单的查找轮廓,并且绘制轮廓。简单说一下这俩个函数用法。 函数cv2.findContours()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。而返回值根据OpenCV...
第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list; 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度,如果是-1(cv2.FILLED),则为填充模式。 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('test.jpg') ...
使用OS X Yosemite、Python 2.7.10、OpenCV 3.1.0。 def create_mask(img, cnt): '''Create a mask of the same size as the image based on the interior of the contour.''' mask = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), np.uint8) ...
opencv drawContours 内部填充 opencv drawkeypoints,绘制关键点的drawKeypoints()函数:voiddrawKeypoints(constMat&image,//输入图像constvector<KeyPoint>&keypoints,//根据源图像得到的特征点,它是一个输出参数Mat&outImage,//输出图像,内容取决于