findContours 函数用于在二值图像中寻找轮廓。 void findContours(InputArray image, OutputArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point()); image,输入图像,即源图像,填 Mat 类的对象即可,可以是灰度图(非零像素被视为 1),但更常用的是二值图像,一般是经过Canny、拉普拉...
im=cv2.imread('test.jpg')imgray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh=cv2.threshold(imgray,127,255,0)image,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 绘制独立轮廓,如第四个轮廓: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 img=c...
需要先使用findContours()函数判断图像的边缘并进行存储,再使用drawContours()函数绘制出图像的边缘。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method) image:输入图像,必须是8位单通道二值图像。若原始图像为彩色图像,则必须转为灰度图像,并进行二值化处理; mode:轮廓的模式; method:轮廓的近似方法; c...
函数cv2.findContours()从二维图像中计算轮廓。它处理的图像可以是从cv2.Canny()函数得到的有边缘像素的图像,或是从cv2.threshold()及cv2.adaptiveThreshold()函数得到的图像,这时边缘是正负区域之间的边界。 轮廓层次 在了解到底如何提取轮廓之前,有必要花一些时间来理解轮廓到底是什么以及一组轮廓之间如何互相关联。特别...
为了更加准确,要使用二值化图像。在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 查找轮廓的函数会修改原始图像。 在OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。要找的物体应该是白色,而背景应该是黑色。 通过cv2.findContours()函数遭到图像轮廓,具体常用参数如下: ...
Canny边缘检测是一系列方法综合的结果。其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声。 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应。 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘。
opencvfindcontours原理 contour opencv 1.Start Contours可被认为是一条连续点点点(这些点具有相同的颜色或亮度)沿边界相连的曲线。Contours对与形状分析和目标的检测、识别是一种有用的工具。 (1)为了更好的准确性,使用二值图像,寻找Contours之前,先应用阈值化或Canny边缘检测...
(2)使用Canny进行边缘提取,得到二值图像 (3)使用findContours寻找轮廓 (4)使用drawContours绘制轮廓 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> usingnamespacestd; usingnamespacecv; Matsrc,dst; constchar*input_win="【输入图像】"; constchar*output_win="【输出图像】"; ...
OpenCV 里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集 合:vector<vector<Point>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的 size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。
为此,OpenCV提供了findContours()方法,通过计算图像的梯度,判断图像的轮廓。为了绘制图像的轮廓,OpenCV又提供了drawContours()方法。但需要注意的是,Canny()方法虽然能够检测出图像的边缘,但这个边缘是不连续的