hierarchy[i][1]:第i个轮廓的同一层级前一个轮廓的索引编号。 hierarchy[i][2]:第i个轮廓的子轮廓的索引编号。 hierarchy[i][3]:第i个轮廓的父轮廓的索引编号。 如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话,则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。
第二个函数drawContours是一个画轮廓的函数,它的第3个参数程序里设置-1表示所有的轮廓都画,你也可以指定要画的轮廓的序号。 提取到轮廓后,其实我们更关心的是如果把这些轮廓转换为可以利用的特征,也就是涉及到轮廓的描述问题,这时就有多种方法可以选择,比如矢 量化为多边形、矩形、椭圆等。OpenCV里提供了一些这样的...
将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状,新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定 比如在上面的几个数字中,我想把边界用矩形框住,此时就需要使用到轮廓近似 4|0如何进行轮廓近似 假设我们要在一幅图像中查找一个矩形,但是由于图像的种种原因我们不能得到一个完美的矩形,而是一个“坏形状”,现在就可以...
而轮廓检测则更多地用于识别和理解图像中的目标对象,以及分析这些对象的形状和结构。 最后,需要注意的是,在进行轮廓检测之前,通常需要对图像进行预处理,如二值化或边缘检测,以提高轮廓检测的准确性和效果。这是因为轮廓检测对图像的清晰度和 对比度要求较高,而预处理步骤可以帮助改善图像的质量,使其更适合进行轮廓检...
在轮廓检测过程中,为提高轮廓准确率,可先将图像二值化。 可采用内部掏空法来提取轮廓。通过一个3x3模板,去遍历各个各个像素点,根据阈值判断是否满足掏空条件来确定是否删除该像素点。 第一步:读取图像,设置阈值进行二值化处理 image = cv2.imread('math.jpg') ...
轮廓检测与边缘检测区别:轮廓检测只检测闭合边缘,边缘检测包含非闭合线条。 轮廓检测函数:img,contours,hierarchy=cv2.findContours(src,mode,method) 返回值 img:寻找轮廓的图像,即原始图像;(注意:某些版本无此返回值) contours:一组列表数据,list中每个元素都是图像的一个轮廓信息, ...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了丰富的函数和算法来支持这一需求。本文将引导您通过一系列步骤,使用OpenCV实现高效的人体轮廓检测。 环境准备 首先,确保您的开发环境中已经安装了Python和OpenCV库。可以通过pip安装OpenCV: pip install opencv-python 第一步:图像...
1 用opencv读取图片,并分离出一个单独的通道:a = cv2.imread('0.png')b=a[:,:,0]2 对单通道图片,进行二值化处理,并进行反色操作:_,b = cv2.threshold(255-b,127,255, cv2.THRESH_BINARY)3 用二值化图像来检测轮廓:_,c,_ = cv2.findContours(b, cv2.RETR_TREE, cv2...
【OPENCV】轮廓检测 Tags: DIP findContours() void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArray hierarchy, int mode, intmethod, Point offset=Point()) 输入图像image必须为一个2值单通道图像 contours参数为检测的轮廓数组,每一个轮廓用一个point类型的vector表示...
轮廓 简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度. 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具 NOTE 为获得更好的准确性,请使用二值图,在找到轮廓之前,应用阈值法或canny边缘检测 从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像,而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回 ...