findContours()第三个参数什么意思呢?如果设为cv2.CHAIN_APPROX_NONE,,表示边界所有点都会被储存;而如果设为cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 会压缩轮廓,将轮廓上冗余点去掉,比如说四边形就会只储存四个角点。 函数cv2.drawContours()被用来绘制轮廓。第一个参数是一张图片,可以是原图或者其他。第二个参数是轮廓,也可以说...
注意,findcontours函数会“原地”修改输入的图像。这一点可通过下面的语句验证: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv2.imshow("binary",binary)contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.imshow("binary2",binary) 执行这些语句后会发现原图被修改了。
cv2. approxPloyDP是一个OpenCV函数,它用来计算近似的多边形框。该函数有三个参数,第一个参数为“轮廓',第二个参数为“ε值”,它表示源轮廓与近似多边形的最大差值(这个值越小,近似多边形与源轮廓越接近),第三个参数为“布尔标记”,它表示这个多边形是否闭合。 ε是为所得到的近似多边形周长与源轮廓周长之间的最...
这个示例主要演示了如何使用findContours 对图像进行轮廓检测。 示例涉及到findContours ,approxPolyDP,drawContours,createTrackbar,和on_trackbar等四个函数的使用; 1.findContours函数轮廓检测函数原型:void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, P...
Python:Opencv cv2.findContours()函数 查找轮廓 cv.findContours() 参数: ① 要寻找轮廓的图像 只能传入二值图像,不是灰度图像 ② 轮廓的检索模式,有四种: 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,里面的一层为内孔的...
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。
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,支持多种编程语言,包括Python。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...
为了看到自己画了哪些轮廓可以使用cv2boundingrect函数获取轮廓的范围即左上角原点以及他的高和宽 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_BGR2...
cv2.findContours函数用于查找二值图像中的所有轮廓,返回值为轮廓列表和层次信息。这里我们使用cv2.RETR_EXTERNAL来只检索最外层的轮廓。 4.5 获取最大轮廓 AI检测代码解析 max_contour=max(contours,key=cv2.contourArea) 1. 通过max函数和cv2.contourArea来获取最大的轮廓。
3、pretreatment是个函数,自行修改成cv2.findContours()然后再cv2.drawContours()即可,这边就懒得改了~ 上图展示了我们绘制的三个白块,并对他们的轮廓进行了绘制,接下来我们依次查找index为0的轮廓。 1、当水平方向位移量不同,垂直方向位移量相同时,右方的白块会被优先检测到,我们绘制出index为0的轮廓(绿色): ...