#binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#这样,可以直接用contours表示 h=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#提取轮廓 contours=h[0]#打印返回值,这是一个元组print(type(h))#打印轮廓类型,这是个列表print(type(h[1])...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hi...
使用findContours函数来查找图像中的轮廓。 # 查找轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# contours 是找到的轮廓列表,hierarchy 是轮廓的层级信息 1. 2. 3. cv2.findContours()用于检测轮廓。第一个参数是输入图像,第二个参数是轮廓检索模式,第三个参数是近似方法。
importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('test_image.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 二值化图像_,binary=cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 创建一个新的图像用于绘制轮廓contour_image=...
python opencv3 —— findContours findContours 是 opencv 下的轮廓提取函数。 1. api 分析 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy image,一般为单通道图像; mode:轮廓检索模式(retrieve)...
【Python】【OpenCV】轮廓检测 1importcv22importnumpy as np34img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)5img[50:150, 50:150] = 25567#ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)8contours, hierarchy =cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)9color =cv2....
在Python中使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务时,有时需要查找图像中的轮廓。轮廓是形状的边界,通常用于检测和跟踪对象。在OpenCV中,可以使用findContours函数来查找图像中的轮廓。 二、findContours函数概述 findContours函数用于在给定的图像中查找所有轮廓。它接受一个二值图像(即只包含目标和背景的图像)作为输入,并...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)...
findContours的输出有三项,分别是img,contours,hierachy,我们等会分别看看是什么东西。 这个输出的元组的第一个元素是原图像,也就是输入的图像。 输出的c是一个列表。列表的每一个元素是numpy的数组,应该代表的是一个边界。 列表的长度是25,应该是有35个边界了。
OpenCVFindcontours( ) 函数原理出自于该论文的算法: Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images byBorder Following 文章传送门:http://pdf-s3.xuebalib.com:1262/1ftg5E69C3uX.pdf 最近读了这篇论文并尝试复现,并填了论文里面没提到的一个小坑,整理了一下算法论文和思路,并附上python代码,如果有...