【OpenCV教程】轮廓检测过程 UnderTurrets 芙兰大学机器人工程本科在读 目录 收起 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)...
首先,您可以使用 findContours 检测斑点,然后将它们(填充)绘制到具有特定颜色作为标签的新图像中(注意您的斑点可能包含孔)然后遍历每个轮廓的边界矩形内的图像并获得带有当前轮廓标签的所有点。如果您只是遍历二值图像内的边界矩形,则会遇到对象与边界矩形重叠的问题。这是代码: int getBlobs(Mat binary, vector<vector...
例如,第i个轮廓, hierarchy[i][0],hierarchy[i][1],hierarchy[i][2]和hierarchy[i][3]依次为:第i个轮廓的[Next, Previous, First_Child, Parent],即轮廓i相同等级的下一轮廓、前一轮廓,第一个子轮廓和父轮廓(上一级轮廓)的索引号(即contours向量中的轮廓序号)。如果轮廓i没有下一个,前一个,父级或...
比如对于轮廓2,第一条子轮廓就是轮廓2a,所以First Child=2a;对轮廓3,First Child=3a。 Parent:当前轮廓的父轮廓 比如2a的父轮廓是2,Parent=2;轮廓2没有父轮廓,所以Parent=-1。 OpenCV中找到的轮廓序号跟前面讲的不同 现在既然我们了解了轮廓层级的概念,那么类似cv.RETR_TREE的轮廓寻找方式又是啥意思呢? 轮廓...
(th,cv2.RETR_CCOMP,2)# 找到内层轮廓并填充# hierarchy的形状为(1,6,4),使用np.squeeze压缩一维数据,变成(6,4)hierarchy=np.squeeze(hierarchy)foriinrange(len(contours)):# 存在父轮廓,说明是里层if(hierarchy[i][3]!=-1):cv2.drawContours(img,contours,i,(180,215,215),-1)cv2.imwrite('result...
-1 :1它不存在子轮廓 -1:1它也不存在父轮廓 [-1 1 -1 -1]含义: -1:2轮廓没有下一个轮廓,故返回-1 1:第2个轮廓前轮廓为1,所以值为1 -1 :2它不存在子轮廓 -1:2它也不存在父轮廓 此关系的拓扑结构为: 22.png (3) cv2.RETR_CCOMP(建立两个等级的轮廓) ...
canny边缘检测采用双阈值值法,高阈值用来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等,而低阈值用来保证不丢失细节部分,低阈值检测出来的边缘更丰富,但是很多边缘并不是我们关心的。最后采用一种查找算法,将低阈值中与高阈值的边缘有重叠的线条保留,其他的线条都删除。
③在OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。你应该记住,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。 3)常用函数: findContours()---查找轮廓 drawContours()---绘制轮廓 2、查找轮廓 1CV_EXPORTS_WvoidfindContours(InputArray image, OutputArrayofArrays contours, OutputArray hierarchy, intmode...
① 要寻找轮廓的图像 只能传入二值图像,不是灰度图像 ② 轮廓的检索模式,有四种: cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层 ...