函数cv2.findContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。返回值有三个,第一个是图像,第二个是轮廓,第三个是(轮廓的)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个 Python列表,其中存储这图像中的所有轮廓。每一个轮廓都是一个 Numpy 数组,包含对象边界点(x, y)的坐标。
4.参数4,int类型的mode 轮廓检索模式有1. RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓 2. RETR_LIST 表示提取所有的轮廓,并且放置在list中检测轮廓比建立等级 3. RETR_CCOMP 提取所有的轮廓,并且将其组织为双层结构 4. RETR_TREE 提取所有的轮廓,并重新建立网状的轮廓结构 5.参数5表示轮廓的近似方法,int类型的method...
opencv找出图像轮廓 使用cv.findContours()寻找轮廓: importcv2ascvimportnumpyasnp img=cv.imread('j.png')img_gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh=cv.threshold(img_gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV+cv.THRESH_OTSU)# 寻找二值图像的轮廓contours,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_...
第4个参数说明了轮廓表示的方法,程序中的参数说明轮廓包括了所有点,也可以用其他参数让有点直线的地方,只保存直线起始与终点的位置点,具体参数用法可以参考手册里函数的介绍。 第二个函数drawContours是一个画轮廓的函数,它的第3个参数程序里设置-1表示所有的轮廓都画,你也可以指定要画的轮廓的序号。 提取到轮廓后...
图中绘制出圆//for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++)//{//Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1]));//int radius = cvRound(circles[i][2]);///绘制圆心//circle(srcImage, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0);///绘制圆轮廓//circle...
0、绪:步骤:一、findContours()查找轮廓;二、drawContours()画轮廓;三、轮廓填充;四、计算轮廓的面积和周长;五、提取轮廓凸包,矩形,最小外接矩形,外接圆 工具/原料 OpenCV2/3 方法/步骤 1 findContours()查找轮廓:void findContours (InputOutputArray image,//输入图像,必须是8位单通道二值图像OutputArray...
int mode, // mode轮廓检索模式,可以通过cv::RetrievalModes()查看详细信息 RETR_EXTERNAL:表示只检测最外层轮廓,对所有轮廓设置hierarchy[i][2]=hierarchy[i][3]=-1 RETR_LIST:提取所有轮廓,并放置在list中,检测的轮廓不建立等级关系 RETR_CCOMP:提取所有轮廓,并将轮廓组织成双层结构(two-level hierarchy),顶...
cv2.RETR_CCOMP :表示检测所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界,第二次是空洞的边界 cv2.RETR_TREE: 表示检测所有轮廓,并重构嵌套轮廓的整个层次,建立一个等级树结构的轮廓 第三个参数method为轮廓的近似办法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:以Freeman链码的方式输出轮廓,所有其他方法输出多边形(顶点的序...
OpenCV中有四种检索模式,分别是cv.RETR_LIST,cv.RETR_TREE,cv.RETR_CCOMP,cv.RETR_EXTERNAL。为了清楚地了解检索模式,强烈建议参考OpenCV的轮廓官方教程:https://docs.opencv.org/master/d9/d8b/tutorial_py_contours_hierarchy.html。 轮廓近似方法 OpenCv中有两种轮廓逼近方法。它们是cv.CHAIN_APPROX_NONE和cv....
1 使用下图,图中有三个没有空洞的物体,因此可以检测出三个轮廓。import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('0.png')a=img*1u,v,_=img.shapeimg0=cv2.cvtColor(255-img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, t = cv2.threshold(img0, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)_, c, _ = cv2.findContours...