轮廓的面积可以使用函数 cv2.contourArea() 计算得到,也可以使用矩(0 阶矩), M[‘m00’]。 area = cv2.contourArea(cnt)#函数计算面积 print(area) print(M['m00'])#0阶矩 1. 2. 3. 358.0 358.0 轮廓周长 也被称为弧长。可以使用函数 cv2.arcLength() 计算得到。这个函数的第二参数可以用来指定对象的...
- Firtst Child: 当前轮廓的第一条子轮廓,没有为-1。 - Parent: 当前轮廓的父轮廓,没有为-1。 ️ 轮廓的四种寻找方式: - RETR_LIST:所有轮廓属于同一层级 - RETR_TREE: 完整建立轮廓的各属性 - RETR_EXTERNAL: 只寻找最高层级的轮廓 - RETR_CCOMP: 所有轮廓分2个层级,不是外界就是最里层 ✏️...
首先,我发现它的轮廓为cnt。现在,我发现它的带有returnPoints = True的凸包,得到以下值:[[[234 202]],[[51 202]],[[51 79]],[[234 79]]],它们是四个角 矩形的点。现在,如果对returnPoints = False执行相同的操作,则会得到以下结果:[[129],[67],[0],[142]]。这些是轮廓中相应点的索引。例如,...
函数第一个参数表示轮廓的像素点,数据类型为vector或者Mat,相邻的两个像素点之间逐一相连构成的多边形区域即为轮廓面积的统计区域。连续的三个像素点之间的连线有可能在同一条直线上,因此为了减少输入轮廓像素点的数目,可以只输入轮廓的顶点像素点,例如一个三角形的轮廓,轮廓中可能具有每一条边上的所有像素点,但是在...
5.原灰图轮廓提取 cnts 返回所有轮廓集合,并计算轮廓质心(cX, cY),注意这里指质心,而不是规则图形的中心,质心会随着图中部分轮廓的凹陷而稍微偏移。c 很好理解,则是cnts遍历出来的每一个轮廓。将 c 取出是为了对每个轮廓进行内接矩形的捕捉等等,从代码中可以看出 c 被当成一个参数传入进行运算。
这是我们得出的所有的矩,现在我们对代码进行改进,计算出对象的重心(质心): 代码: import cv2import numpy as np img = cv2.imread("pie.png")gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]cv2.drawContours(img,contour,-1,(0...
Opencv之轮廓特征 1.矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg') ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0) contours,hierarchy=cv2.findContours(threshcv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)...
可以通过一阶矩计算质心/重心。 中心矩:反映图像强度的最大和最小方向(中心矩可以构建图像的协方差矩阵),其只具有平移不变性,不适合用中心矩做匹配。 中心归一矩:归一化后具有尺度不变性。控制在某范围内。 实例:找图像的中心。过程如下: (1)提取图像边缘 (2)发现轮廓 (3)计算每个轮廓对象的矩 (4)计算每个...
使用OpenCV中的 moments()计算物体质心位置 首先，使用findContour（）函数找出图像中包含的轮廓信息，然后对所有轮廓进行遍历，并计算每一个轮廓的力矩(Moment),就可以得出物体的质心位置：具体方法如下：itc=contours.begin();while(itc!=contours.end()){ //计算所有的力矩 Cv::Moments mom=cv::moments(cv::...
这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略...