输入图像:cv::findContours()会修改输入图像,因此如果需要保留原始图像,应该传递图像的副本。 轮廓检测模式: 根据应用场景选择合适的mode,例如在需要层次结构时选择RETR_TREE,而只需要外部轮廓时选择RETR_EXTERNAL。 图像预处理: 确保输入图像经过适当的预处理(如二值化),以获得正确的轮廓结果。
img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey(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...
cv::findContours是 OpenCV 库中用于在二值图像中查找轮廓的函数。该函数非常强大,可以用于图像分割、形状分析等任务。以下是对cv::findContours函数的详细介绍: 函数原型 在C++ 接口中,cv::findContours的函数原型通常如下: void cv::findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hier...
1. findContours函数 1.1. 轮廓contours 轮廓可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线,具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和对象检测和识别的有用工具。 ·为了获得更好的准确性,请使用二值图像。所以在寻找轮廓之前,应用阈值或精确边缘检测。 ·findContours 函数修改源图像。因此,如果您在找到轮廓后仍想要源...
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(比如图像是全黑的)。其它轮廓可以从 first_contour 利用 h_next 和 v_next 链接访问到。 在 cvDrawContours 的样例显示如何使用轮廓来进行...
findcontours实例 首先,findcontours函数一般会搭配approxPolyDP函数、contourArea函数、drawContours函数、convexHull函数、boundingRect函数、minAreaRect函数、minEnclosingCircle函数、fitEllipse函数、ellipse函数来使用。 1、findContours处理之后的轮廓信息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;...
opencv的findcontours函数 OpenCV提供一种通用接口,可以提取二值图像中的轮廓。该函数为findContours()。 findContours()函数可以用来检测图像中的轮廓。轮廓是指图像中有明显的边缘和形状,可以用来分析图像的特征。该函数接受两个输入参数,一个是待检测图像,另一个是用来指定轮廓检测方法的模式。 findContours()函数会返回...