cv2.findContours函数用于查找二值图像中的所有轮廓,返回值为轮廓列表和层次信息。这里我们使用cv2.RETR_EXTERNAL来只检索最外层的轮廓。 4.5 获取最大轮廓 max_contour=max(contours,key=cv2.contourArea) 1. 通过max函数和cv2.contourArea来获取最大的轮廓。 4.6 绘制最大轮廓 cv2.drawContours(image,[max_contour],...
offset 每一个轮廓点的偏移量. 当轮廓是从图像 ROI 中提取出来的时候,使用偏移量有用,因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析. 函数cvFindContours 从二值图像中提取轮廓,并且返回提取轮廓的数目。指针 first_contour 的内容由函数填写。它包含第一个最外层轮廓的指针,如果指针为 NULL,则没有检测到轮廓(比如图像是...
cv2.contourArea()函数计算该轮廓包含的像素点个数,即轮廓面积 结果赋值给ret_area变量 所以这段代码的作用是: 从findContours结果中取出第一个轮廓 计算该轮廓的面积大小 结果存储在ret_area变量中 主要用于筛选分析 interessing 的轮廓,比如选择面积最大的轮廓进行进一步处理。 通过计算轮廓面积,可以提取和识别图像中...
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) ); 这个函数用起来很方便,但是随着你使用的深入,你会发现有一些迷惑在这里。比如当你提取轮廓时只需要...
这是最简单的一种寻找方式,它不建立轮廓间的子属关系,也就是所有轮廓都属于同一层级。这样,hierarchy中的后两个值[First Child, Parent]都为-1。比如同样的图,我们使用cv.RETR_LIST来寻找轮廓: contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST,2)print(hierarchy)# 结果如下[[[1-1-1-1] ...
轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下: 代码语言:javascript 复制 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)cont...
我们首先定义了一个轮廓数组contours,是vector<vector<Point>>类型的,findContours函数检测到的轮廓都会存放到contours里。 然后定义了vector<Vec4i>hierarchy,这是我们要传给findContours函数的,用来存放每个轮廓contours[i]对应的4个hierarchy元素 hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3]。
# 轮廓检测 cnts,his = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5] # 按轮廓面积进行排列,取前面5个轮廓 # 遍历每一个轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓近似 ...
findContours: InputArray类型的image,输入图像,需是8位单通道图像。非零像素视为1,0像素为0,二进制表示。 OutputArrayOfArrays类型的contours,检测到的轮廓结果存放在此,每个轮廓存储为一个点向量,用point类型的vetor表示。 OutputArray类型的hierarchy,可选的输出向量,包含图像的拓扑信息。其作为轮廓数量的表示,包括多...
//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//寻找轮廓的外接矩阵for(int n=0;n<contours.size();n++) {//最大外接矩阵Rect rect = boundingRect(contours[n]);rectangle(image, rect, Scalar(7, 67, 255), 2, ...