轮廓检测是图像处理中的重要任务,用于提取图像中物体的边界。 OpenCV 提供了强大的轮廓检测功能,可以用于物体识别、形状分析、目标跟踪等应用。以下是 OpenCV 图像轮廓检测的详细说明。 轮廓检测的基本概念 轮廓:图像中物体的边界,由一系列点组成。 轮廓层次结构:轮廓之间的嵌套关系,例如一个轮廓是否包含另一个轮廓。 轮廓特征:轮廓的面积、周长、边界矩形、最小外
contours[,# 检测到的轮廓。每个轮廓都存储为点向量 hierarchy[,# 可选输出向量,包含有关图像拓扑的信息。它具有与轮廓数一样多的元素 offset]]]# 每个轮廓点移动的可选偏移量。 如果从图像ROI中提取轮廓,然后应该在整个图像上下文中对其进行分析,可以使用该参数。)->contours,hierarchy method:ContourApproximationMo...
只检测最外围轮廓,包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略 RETR_LIST(recommended)(索引顺序:从右下到左上,由外到内) 检测所有的轮廓,包括内围、外围轮廓,但是检测到的轮廓不建立层级关系,这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓,所以hierarch[i]向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1。 RETR_CCOMP...
3.mode:轮廓检测方法。 | CV_RETR_EXTERNAL | 只检测外轮廓 | | CV_RETR_LIST | 检测所有轮廓(内和外)但不建立任何层次关系 | | CV_RETR_CCOMP | 检索所有轮廓并将它们组织成一个两级层次结构(顶层--外轮廓,底层--内轮廓) | | CV_RETR_TREE | 检索所有轮廓并重建嵌套轮廓的完整层次结构 | 4.metho...
在OpenCV 中,轮廓检测和直方图是图像处理中的两个常用功能,分别用于对象边界提取和图像分布分析。以下是详细讲解和实现代码。 1. OpenCV 轮廓检测 轮廓检测的主要函数是cv2.findContours,它能检测图像中显著的边界。 轮廓检测步骤: 1. 读取图像并灰度化: 图像必须是单通道图像。
轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2...
OpenCV中的轮廓检测是一项重要的图像处理技术,用于提取图像中对象的边界信息。 基本流程 图像预处理: 将图像转换为灰度图。 应用阈值处理或边缘检测(如Canny边缘检测)将图像转换为二值图像。 降噪处理,如高斯模糊。 轮廓查找: 使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。 该函数返回轮廓点集和轮廓的层次结构信息。
1.查找轮廓 1.1 API 1.2 轮廓层级检测模式:索引号(层级) RETR_EXTERNAL(索引顺序:从右下到左上) RETR_LIST(recommended)(索引顺序:从右下到左上,由外到内) RETR_CCOMP(not recommended)(索引顺序:由内到外,从右下到左上) RETR_TREE(recommended) ...
OpenCV轮廓检测有哪些常用的参数设置? 在计算机视觉中,轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。 我们以下面的黑猫图为例来讲解如何利用OpenCV进行轮廓检测。 原图有点大,可以预先压缩一下方便屏幕显示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import cv2...