#binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#这样,可以直接用contours表示 h=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#提取轮廓 contours=h[0]#打印返回值,
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=cv...
在OpenCV中轮廓检测只查找白色目标,黑色背景会被忽略。 1、查找轮廓 findContours() contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,offset]]]) 参数含义: image:输入图像,8bit单通道;图像元素的值为0表示背景,非0值表示前景,为了精确查找轮廓,最好对原始图像做二值化处理。如果mode参...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method) image:输入图像 mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL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,上一层为外边界,内层为内孔的边界。
为了帮助你更好地理解过程,下面是实现“OpenCV Python findContours 遍历”的步骤表格: 导入所需的库读取和预处理图像查找轮廓遍历轮廓显示或保存结果 详细步骤 1. 导入所需的库 首先,我们需要导入 OpenCV 和 NumPy 库。NumPy 在处理图像数据时非常有用。
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。
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)...
在Python中使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务时,有时需要查找图像中的轮廓。轮廓是形状的边界,通常用于检测和跟踪对象。在OpenCV中,可以使用findContours函数来查找图像中的轮廓。 二、findContours函数概述 findContours函数用于在给定的图像中查找所有轮廓。它接受一个二值图像(即只包含目标和背景的图像)作为输入,并...
contours,hierarchy=cv2.findContours(image, mode, method) 返回一个二元组(contours,hierarchy)。 contours:检测到的轮廓列表,每个轮廓是一个numpy数组。 hierarchy:轮廓的层次信息。 参数: image:需要检测轮廓的图。必须是个经过二值化处理的灰度图像。
4、系统运维工程项目,自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析,量化交易,金融分析。6、大数据分析。 以上是“Python如何通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注天达云行业资讯频道!