对ROI图像中找出的轮廓,并要在整个图像中进行分析时,这个参数还是很有用的。 注意:findContours后会对输入的2值图像改变,所以如果不想改变该2值图像,需创建新mat来存放。 可能用到的拓展功能 approxPolyDP: findContours后的轮廓信息contours可能过于复杂不平滑,可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似。 contou...
1、获取二值图像(选用二值化阈值或者canny算子扫描) 2、通过findContours函数寻找连通域,轮廓则是对应连通域的轮廓 3、通过minAreaRect函数获取轮廓最小矩形框(可旋转),利改矩形框的特征来锁定目标(这里我们限制,矩形框的长宽比值在1附近,并且矩形框的宽度大于10) 4、对锁定的轮廓,通过drawContours函数绘制轮廓(注意...
1、findContours找点集,对于“洞”的轮廓是4邻域连续,对于外轮廓是16邻域连续(如下图所示),当用CHAIN_APPROX_SIMPLE简化点时,矩形洞会简化为8个点 2、所有边界点集都是位于白色区域内的,不会因为它是洞就落在黑色区域上 代码使用opencv版本:4.1.0
findContours()第三个参数什么意思呢?如果设为cv2.CHAIN_APPROX_NONE,,表示边界所有点都会被储存;而如果设为cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 会压缩轮廓,将轮廓上冗余点去掉,比如说四边形就会只储存四个角点。 函数cv2.drawContours()被用来绘制轮廓。第一个参数是一张图片,可以是原图或者其他。第二个参数是轮廓,也可以说...
OpenCV中的findContours() void cv::findContours(InputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArrayhierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() ) 函数的hierarchy用来保存上述算法中得到的边界的拓扑序列,如FiG3的右边结构。contours则是提取到的轮廓,mode可以用来指定只提取外轮廓或提取全部轮...
1. 函数原型 contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method) Python Copy 2. 参数详解 image:输入图像,需为二值化图像(通常使用cv2.threshold()或cv2.Canny()预处理)。 mode:轮廓检索模式,常见选项: cv2.RETR_EXTERNAL:仅检索外部轮廓。 cv2.RETR_TREE:检索所有轮廓并构建完整层次结构。
OpenCV函数cvFindContours(转) 提取轮廓在OpenCV里有一个函数cvFindContours: intcvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,intheader_size=sizeof(CvContour),intmode=CV_RETR_LIST,intmethod=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );...
OpenCV 的棋盘格角点检测程序中用到了findContours函数,即在二值图像中寻找轮廓,函数调用的代码块如下: vector< vector<cv::Point> > contours; vector< cv::Vec4i > hierarchy; findContours(thresh, contours, hierarchy, cv::RETR_CCOMP, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); ...
如果我们打印出cv.findContours()函数的返回值hierarchy,会发现它是一个包含4个值的数组:[Next, Previous, First Child, Parent] Next:与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓 举例来说,前面图中跟0处于同一层级的下一条轮廓是1,所以Next=1;同理,对轮廓1来说,Next=2;那么对于轮廓2呢?没有与它同一层级的下一条...
在OpenCV的findContours函数中,hierarchy是一个用于描述图像中轮廓层次关系的输出参数。它对于理解轮廓之间的相对位置和父子关系非常有用。hierarchy是一个二维数组(在C++中通常表示为std::vector<cv::Vec4i>),其中每个元素是一个包含四个整数的向量(cv::Vec4i)。这四个整数分别代表: ...