OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象 OutputArray, hierachy// 图该的拓扑结构,可选,该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。 int mode, // 轮廓返回的模式 int method,// 发现方法 Point offset=Point()// 轮廓像素的位移,默认(0, 0)没有位移 ) (2)轮廓绘制(draw contour):cv::findCont...
在OpenCV中,计算轮廓的中心(几何中心)和重心(质心)是一个常见的任务。下面,我将按照你的提示,逐步解释如何使用OpenCV来完成这一任务,并附上相应的代码片段。 1. 使用OpenCV读取图像并转换为灰度图 首先,我们需要读取图像并将其转换为灰度图,以便进行后续的边缘检测。 python import cv2 import numpy as np # 读取...
8. M = cv2.moments(cnt) #对第一个轮廓 9. print (M) #打印出所有计算的M的参数,其各个数值的计算公式参考 10. cx = int(M['m10']/M['m00']) #X方向的重心,其中M['m10']表示的是x方向的一阶空间矩,M['m00']表示面积,M['m00']也可以通过cv2.contourArea() 计算得到 11. cy = int(M[...
5.1 hierarchy轮廓级别详解 contours与hierarchy的关系 什么是层次结构hierarchy? 5.2 OpenCV中的层次结构表示 Next Previous First_Child Parent 5.3 按hierarchy筛选轮廓 5.4 按长度筛选轮廓 6.联通域分析 7.标注轮廓重心 1.查找、绘制轮廓函数 findContours() void cv::findContours ( InputOutputArray image, OutputArr...
查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界等 1.矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等。 函数cv2.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回, 我们的测试图像如下: 例程如下: # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport c
根据这些矩的值,我们可以计算出对象的重心: C_x = \frac{M_{10}}{M_{00}} 和 C_y = \frac{M_{01}}{M_{00}}. 。 #This can be done as follows: cx = int(M['m10']/M['m00']) cy = int(M['m01']/M['m00']) 21.2.2 轮廓面积 ...
4 c不知道是什么。5 绘制轮廓：i = cv2.drawContours(im,b, -1, (255,0,0),1)6 图片的矩：cnt = b[0]M = cv2.moments(cnt)print(M)M是一个字典。7 用图片的矩，可以计算出轮廓的重心：cx = int(M['m10']/M['m00'])cy = int(M['m01']/M['m00...
OpenCV提供了cv2.contourArea()函数来计算轮廓的面积。 (2)周长(弧长):轮廓的长度,也就是轮廓线的长度,可以通过cv2.arcLength()函数来获取。 (3)中心点(重心):通过图像矩计算得到的轮廓的中心点位置。可以用cv2.moments()计算得到。 (4)边界矩形:围绕着轮廓的边界矩形。最小的边界矩形和旋转的边界矩形分别可以...