# 检测图像中的所有轮廓 contours, hierarchy =cv2.findContours(gray, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)cv2.putText(img, "contour_area:" + str(round(getArea(), 1)), (0, 15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1) cv2.putText(img, "contour_girth:" + str(round(getG...
cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 接下来,对图像进行二值化ret,thresh=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 使用findContours()函数找到轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 针对找到的每个轮廓计算面积forcontourin...
二、绘制轮廓的外接矩形 2.1 minAreaRect函数详解 2.2 代码示例 一、查找并绘制最大轮廓 查找最大轮廓时用到一个函数contourArea函数,其具体用法如下: 1.1 contourArea函数详解 contourArea(InputArray contour, bool oriented=false); 计算图像轮廓的面积 • contour : 输入的点,一般是图像的轮廓点 • oriented =...
cv2.findContours函数输入有三个参数: - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果: - contours: 图像中所有的轮廓,python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组. 示例- 画出轮廓 代码语言:javascript 代...
python findcontours 连通域面积 opencv 使用OpenCV 找到连通域的轮廓和面积 在图像处理中,轮廓检测是一个非常重要的技术,它可以帮助我们识别图像中的形状和对象。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库,提供了多种处理图像和视频的工具。在本文中,我们将探讨如何使用 OpenCV 的findContours函数来找到图像中的连通域,并计算...
实验环境配置为 Python + Opencv 3.4, 处理的图像如下: 第一步,提取轮廓,Opencv 中的 findContours() 函数 可以直接提取轮廓,但对输入图像有一定要求 一,输入的图像必须是单通道,三通道不允许; 二,输入的图像数据类型需是 8UC1;否则程序会报错的,报错信息如下: ...
opencv-python图像轮廓 本章节介绍图像轮廓查找和绘制,图像轮廓的多边形逼近,凸包和外接矩形等。 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线,轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 为了检测的准确性,需要先对图形进行二值化或canny操作。 提取轮廓时会修改原图像,如果要继续使用原图像,应该先把原图像存入...
area=cv.contourArea(cnt) 3. 轮廓线周长 它也被称为弧长。它可以用cv.arcLength()函数计算出来。第二个参数指定形状是一个封闭的轮廓(如果传递的是True),还是只是一条曲线。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 perimeter=cv.arcLength(cnt,True) ...
("pie.png")gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]cv2.drawContours(img,contour,-1,(0,0,255),2)cv2.imshow("res",img)cnt = contour[0]M = cv2.moments(cnt)area=cv2.contourArea(cnt)print(area)cv2.waitKey(...
area = cv2.contourArea(contour) i += 1 我正在使用Python 2.7.13和OpenCV 2.4.13.3。 我一直在考虑延长这些线并获得线的交点。最后,我将得到矩形的四个坐标。但是如果图像比较复杂,就不知道怎么处理了。 您需要找到找到的轮廓的边界矩形。 img = cv2.imread("image.png", -1) ...