连通域 合并 opencv merge contours cv2 连通域 最近在进行瑕疵检测识别中的连通域处理。主要是使用了cv2.connectedComponentsWithStats函数。本文将进行 函数介绍,使用经验,其他处理的记录。 函数介绍 ''' num_labels:所有连通域的数目 labels:图像上每一像素的标记,用数字1、2、3…表示(不同的数字表示不同的连通...
* 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */ vector> mergeContours(vector> contours){ vector> allcontours; vectorcontourslist; for (int i = 0; i < contours.size(); i++){ vectorvec_i; vec_i = contours[i]; contourslist.insert(contourslist.end(),vec_i.begin(),vec_i.end())...
[opencv]拼接合并轮廓集合mergeContours /** * 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */ vector<vector<Point>> mergeContours(vector<vector<Point>> contours){ vector<vector<Point>> allcontours;vector<Point> contourslist;for (int i = 0; i < contours.size(); i++){ vector<Point> vec...
# 合并轮廓 def merge_contours(contour1, contour2): merged_contour = np.vstack((contour1, contour2)) # 可选:计算凸包以简化合并后的轮廓 hull = cv2.convexHull(merged_contour) return hull merged_contours = [] for contour1, contour2 in contours_to_merge: merged_contour = merge_contours(cont...
/** * 拼接合并轮廓集合 * @param contours * @return */ vector<vector<Point>> mergeContours(vector<vector<Point>> contours){ vector<vector<Point>> allcontours; vector<Point> contourslist; for (int i = 0; i < contours.size(); i++){ vector<Point> vec_i; vec_i = contours[i]; con...
“merge_contours”函数,我们只需使用'numpy.concatenate'即可,因为每个轮廓只是一个点的numpy数组。 使用聚类算法,我们不需要事先知道有多少个聚类。相反,可以向函数提供阈值距离,例如40个像素,因此如果所有轮廓中最近的距离大于阈值,则函数将停止处理。 结果 ...
“merge_contours”函数,我们只需使用'numpy.concatenate'即可,因为每个轮廓只是一个点的numpy数组。 使用聚类算法,我们不需要事先知道有多少个聚类。相反,可以向函数提供阈值距离,例如40个像素,因此如果所有轮廓中最近的距离大于阈值,则函数将停止处理。 结果 ...
contours,hierarchy=cv2.findContours(blurImg,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)merge_list=[]forcntincontours:rect=cv2.minAreaRect(cnt)box=cv2.boxPoints(rect)box=np.int0(box)split_res=cv2.drawContours(split_res,[box],0,(0,0,255),2)merge_list.append(cnt) ...
CV2.merge(img) #将三个颜色通道合并为一张图片 6、图片两种加法 CV2.add(src1, src2):普通相加 CV2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta,gamma,dst):带权相加 src1:第一张图片 alpha:第一张图片权重 src2:第二张图片 beta:第二张图片权重 ...
middleContour= contours[len(contours) //2]angle= cv2.minAreaRect(middleContour)[-1] 3-可以尝试最大,最小和中间块的平均角度。 largestContour= contours[0]middleContour= contours[len(contours) //2]smallestContour= contours[-1]angle=sum([cv2.minAreaRect(...