4、对img图像进行查找轮廓,findContours(image, mode, method) 方法,在二值图像中查找轮廓: image:输入的二值图像,通常为经过阈值化处理后的图像。 mode:轮廓检索模式,指定轮廓的层次结构。可以选择的模式包括: cv2.RETR_EXTERNAL:只检测最外层的轮廓。 cv2.RETR_LIST:检测所有的轮廓,并将其存储在列表中,不建立轮...
image 指明在哪幅图像上绘制轮廓 contours 轮廓本身,在Python中是一个list。 contourIdx 指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度,如果是-1(cv2.FILLED),则为填充模式。 color Color of the contours. thickness Thickness of lines the conto...
首先明确一下图像边缘并不代表图像轮廓,图像轮廓也不能全部表示边缘信息,他们之间的区别与联系如下: 区别: 边缘检测是通过一些方法来检测图像中灰度变化(明暗变化)较大的像素点,偏向于像素点的差异,而没有将图像边缘作为一个整体来看待,在对有噪声的图像进行边缘检测过程中很容易就把过亮或暗的噪声当做边缘特征一起...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 参数 第一个参数是寻找轮廓的图像; 第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口): cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 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,上面的一层为外边界,里...
1. 图像轮廓 图像轮廓可以认为是连续的点(边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。为了提高轮廓检测的识别度,常使用经过阈值处理或canny边界检测的二值化图像,并且查找轮廓的函数会修改原始图像,它是在黑色的背景中寻找白色的物体,注意颜色一定不要搞反了 ...
导入必要Python包 imortcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 1 图像轮廓检测(接上篇内容):轮廓的性质 1.1 边界矩形的宽高比 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w) / h 1.2 轮廓面积与边界矩形面积的比 area = cv2.contourArea(cnt) ...
第一个输出“轮廓”是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓都是对象边界点的 (x,y) 坐标的 Numpy 数组。第二个输出“层次结构”表示轮廓之间的关系，例如它是其他轮廓的子轮廓还是父轮廓等。OpenCV 将其表示为四个值的数组：[Next、Previous、First_Child、Parent]“Next表示同一层级的下一个轮廓。”“...
一、直线检测 使用霍夫直线变换做直线检测,前提条件:边缘检测已经完成 代码语言:txt 复制 # 标准霍夫线变换 cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold, lines=None, srn=None, stn=None, min_theta=None, max_theta=None) image:经过边缘检测的输出图像,8位,单通道二进制源图像 ...
轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。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 复制 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)cont...
这个功能对我来说似乎很复杂。我不知道如何输入正确的参数,我怀疑轮廓检测的数据类型是否适合该函数。 我需要使用python 2.7、OpenCV 3.3.1和Numpy 1.11.3。它们与sklearn的版本(0.20+)不兼容,后者支持聚类。 源代码 为了分享我编写的函数,我在Github中对其进行了开源,并将其作为要点发布在下面。以下版本适用于Pyth...