使用findContours函数查找轮廓。该函数返回找到的轮廓和层次结构信息。 # 查找轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 1. 2. 5. 筛选出最大轮廓并提取特征 对于找到的轮廓,我们需要找到面积最大的轮廓,并提取其特征,例如周长、面积和中心点。 # 找到最大轮廓max_...
2.图中1号按照序号的顺序,3号是它的后一个轮廓,没有前一个轮廓,有子轮廓2号,父轮廓0号,所以表达方式是:hierarchy[3,-1,2,0] 3.图中2号没有后一个,前一个,以及子轮廓,有父轮廓1号,表示为hierarchy[-1,-1,-1,1] 4.图中3号没有后一个轮廓,有前一个轮廓1号,子轮廓4号,父轮廓0号,所以表示为...
在Python中使用OpenCV寻找多个最大轮廓,你可以按照以下步骤进行操作: 读取图像并进行预处理: 首先,读取图像并将其转换为灰度图像,以便进行后续处理。 python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 应用边...
注意cv.RETR_TREE查找轮廓后轮廓是从外到内的排列顺序,那么contours[1]就是六边形的内边轮廓 第三步:获取轮廓内部距离轮廓最远的点(作为内切圆圆心)和最小距离(作为内切圆半径),绘制内切圆 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 获取最大值即内接圆半径,中心点坐标 minVal, maxVal, _, maxDistPt = cv.minMaxLoc(...
今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例,原图如下,我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点,并进行标注显示。 第一步:阈值处理分割出地图轮廓 第二步:轮廓筛选,找到我们需要的轮廓 第三步:计算对应轮廓的极点坐标并标注 Python OpenCV源码与效果图如下: import
OpenCV里提供提取目标轮廓的函数是findContours,输入图像为一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('002.tif') rows, cols, ch = img.shape #边缘提取Ksize = 3 L2g = True edge = cv2.Canny(img, 50, 100, apertureSize=Ksize, L2grad...
python代码: importcv2ascvimportnumpyasnpsrc=cv.imread("./test.png")cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input",src)# 图像二值化# src = cv.GaussianBlur(src, (5, 5), 0)gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv....
clockwise:默认为False,即轮廓为逆时针方向进行排列; returnPoints:设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值,设置为True,则会返回凸包上的点坐标集,默认为True 对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言, Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。
Python Opencv实现图像轮廓识别功能 本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像...