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。 2. 边缘检测/二值化: 使用 cv2.Canny 或 cv2.threshold 提取显著边缘。 3. 轮廓提取: 调用 cv2.findContours 函数获取轮廓。 4. 绘制轮廓: 使用 cv2.drawContours 将轮廓显示在...
绘制轮廓 获得一列轮廓后,一个最常用的功能是在屏幕上绘制检测到的轮廓。绘制轮廓可以用cv2.drawContours()函数完成。 cv2.drawContours 绘制等高线轮廓或填充等高线。官方文档 函数使用 代码语言:javascript 复制 cv2.drawContours(image,# 目标画布图像 contours,# 轮廓 contourIdx,# 参数表示要绘制的轮廓。如果为负值,...
输出两个轮廓中存储的点的个数,可以看到,第一个轮廓中只有4个元素,这是因为轮廓中并不是存储轮廓上所有的点,而是只存储可以用直线描述轮廓的点的个数,比如一个“正立”的矩形,只需4个顶点就能描述轮廓了。 hierarchy返回值 此外,该函数还可返回一个可选的hiararchy结果,这是一个ndarray,其中的元素个数和轮廓个...
轮廓检测就是在一张只有0和1的图片上绘制一系列的点,这些点就是图像中的曲线。函数findContours()就是从二值图像中寻找轮廓,在这个函数中,输入图像可以是从Canny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是通过threshold()、adaptiveThreshold()处理后得到的图像。 比如下面这张0-9的原始图片 经过轮廓检测后得到的图片 2|...
(opencv5)轮廓检测函数 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, mode, method,[offset) 注意: 1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改。 img : 二值图像 mode:
该函数返回以下值。 contours-轮廓:检测到的轮廓列表。 hierarchy-层次结构:轮廓的层次结构,如果您需要了解轮廓之间的父子关系,这很有用。 OpenCV 中的轮廓检索模式 OpenCV 的 cv2.findContours%28%29 函数中的轮廓检索模式控制轮廓的检索方式,包括是否考虑轮廓的层次结构(即父子关系)。此模式对于确定检测到的轮廓的结...
一.使用Opencv进行轮廓检测! 所需函数: 1. cvFindContours 函数功能:从二值图像中检索轮廓,并返回检测到的轮廓的个数 函数原型: int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size = sizeof(CvContour), ...
一、轮廓检测基础理论 1、轮廓概述 边缘和轮廓区别:边缘是零散的点,轮廓是整体。 在二值图中找轮廓。 2、API介绍 1、cv.findContours函数(查找轮廓) contours, hierarchy = cv2.findContours(img,mode,method) 参数: 返回: contours:轮廓 hierarchy:层级 ...
二、轮廓检测(步骤原理) 1.灰度图像二值化操作的原理 Python Python 函数原型:cv2.threshold(src,thresh,maxval,type,dst=None) ——src:输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图。 ——thresh:阈值。 ——maxval:当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值。