#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,
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 运行 AI代码解释 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=cv...
python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形blog.csdn.net cv2.boxPoints():获取绘制图形的信息,分别是中心坐标,宽度,高度,旋转角度。 cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),3):该函数的第二个参数接收一个保存着轮廓的数组,从而可以在一次操作中绘制一系列轮廓,因此如果只有一组点表示多边形轮廓,就需要放...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method) image:输入图像 mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL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,上一层为外边界,内层为内孔的边界。
findcont python中的opencv opencv的findcontours函数 这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理。 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选) 目录 简介 Example运行截图 Example分析
OpenCV-Python教程:查找轮廓、绘制轮廓 图像轮廓用来描述图像中连续的点,它们有同样的颜色和灰度级。为了更精确地进行检测,在查找轮廓前需要先将图像做二值化处理或者使用canny边沿检测。在OpenCV中轮廓检测只查找白色目标,黑色背景会被忽略。 1、查找轮廓 findContours()...
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)...
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...
使用OpenCV的findContours获取轮廓并切割(python) #1 获取轮廓 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....
contours,hierarchy=cv2.findContours(image, mode, method) 返回一个二元组(contours,hierarchy)。 contours:检测到的轮廓列表,每个轮廓是一个numpy数组。 hierarchy:轮廓的层次信息。 参数: image:需要检测轮廓的图。必须是个经过二值化处理的灰度图像。