在OpenCV的findContours函数中,hierarchy是一个用于描述图像中轮廓层次关系的输出参数。它对于理解轮廓之间的相对位置和父子关系非常有用。hierarchy是一个二维数组(在C++中通常表示为std::vector<cv::Vec4i>),其中每个元素是一个包含四个整数的向量(cv::Vec4i)。这四个整数分别代表: ...
hierarchy:[Next, Previous, First Child, Parent],文中有详细解释 我们使用cv.findContours()寻找轮廓时,参数2表示轮廓的检索方式(RetrievalModes),当我们传入的是cv.RETR_TREE,它表示什么意思呢?另外,函数返回值hierarchy有什么用途呢?下面我们就来研究下这两个问题。 理解轮廓层级 图中总共有8条轮廓,2和2a分别表...
findContours函数的各参数就探讨到此,其他参数配置的情况大同小异。值得关注一下的是绘制轮廓的函数 drawContours中最后一个参数是一个Point类型的offset,这个offset跟findContours函数中的offset含义一致,设置之 后所绘制的轮廓是原始轮廓上所有像素点加上该偏移量offset后的效果。 当所分析图像是另外一个图像的ROI的时候,...
默认(0, 0)没有位移。 在opencv中,有该函数的一个重载函数,两个函数的区别在于是否有第三个参数: voidfindContours( InputArrayimage, OutputArrayOfArrayscontours, intmode, intmethod, Pointoffset=Point() ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这两个函数的真正区别在于: 需不需要输出hierarchy层次结构(可用于...
1. 函数原型 contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method) Python Copy 2. 参数详解 image:输入图像,需为二值化图像(通常使用cv2.threshold()或cv2.Canny()预处理)。 mode:轮廓检索模式,常见选项: cv2.RETR_EXTERNAL:仅检索外部轮廓。 cv2.RETR_TREE:检索所有轮廓并构建完整层次结构。
findContours函数参数详解 http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/51987348
在OpenCV中，cv::findContours()函数用于检测图像中的轮廓。该函数包含六个参数，但常用的是四个：参数1 image：单通道图像矩阵，用于提取轮廓的图像，常是灰度图或二值图，可以通过边缘检测算法（如Canny）得到。参数2 contours：用于存储检测到的轮廓的容器。每个轮廓由一系列连续的点构成，这些点集合...
对于cv2.findContours() 函数,相信很多人都在使用,利用其进行轮廓的寻找,之后利用cnt[num],对第num个轮廓进行操作,但是该函数返回的三个参数具体表示的是什么呢? 下面就进行详细介绍,为了能够使读者更加深入的理解,利用下面的例程进行具体分析。 准备材料:图片一张(作者手动画图软件绘制的) ...
先从findContours函数原型看起：1 findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,2 OutputArray hierarchy, int mode,3int method, Point offset=Point());第⼀个参数：image，单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常⽤的是⼆值图像，⼀般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算⼦处理过的...
函数cv.findContours contours, hierarchy = cv.findContours( image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]] ) 参数1:源图像 参数2:轮廓的检索方式,这篇文章主要讲解这个参数 参数3:一般用 cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE,就表示用尽可能少的像素点表示轮廓 ...