而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。 canny边缘检测采用双阈值值法,高阈值用来检测图像中重要的、显著的线条、轮廓等,而低阈值用来保证不丢失细节部分,低阈值检测出来的边缘更丰富,但是很多边缘并不是我们关心的。最后采用一种查找算法,将低阈值...
# 查找图像中的轮廓contours,_=cv2.findContours(binary_image,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 1. 2. 接下来,我们将从找到的轮廓中选择最大的一个。我们可以使用max函数和cv2.contourArea函数来计算每个轮廓的面积,并找到面积最大的轮廓: # 找到最大的轮廓max_contour=max(contours,key=cv2.contourAre...
area = []# 找到最大的轮廓forkinrange(len(contours)): area.append(cv2.contourArea(contours[k])) max_idx = np.argmax(np.array(area))# cv2.fillContexPoly(mask[i], contours[max_idx], 0)# 填充最大的轮廓cv2.drawContours(mask[i], contours, max_idx,0, cv2.FILLED)delarea# 保存def_writ...
2、绘制轮廓 drawContours drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]])->image 参数含义: image:要绘制边框的图像,调用后会修改该图像。 contours:轮廓列表,一般传入findContours()找到的边框。 contourIdx:contours的索引,也就是要表示的第几个边框,如果要绘...
OpenCV 提供以下内置函数来查找轮廓 contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)这里,第一个参数“ image ”应该是8位单通道图像。为了获得更好的准确性,请使用二值图像。如果您没有提供二值图像,则此方法将通过将所有非零像素视为“1”并将零保留为“0”,将其转换为二值图像。第二个参数“ mode...
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
使用opencv查找轮廓(图像处理) 在OpenCV Python中查找旋转矩形 在图像python中查找给定点和轮廓边缘之间的距离 如何用python在OpenCv中查找轮廓的颜色 消除或忽略大轮廓/矩形opencv中的所有小轮廓或重叠轮廓或矩形 在图像中查找外部轮廓 在OpenCV 中查找点集的轮廓 ...
查找图像轮廓 图像中一个轮廓对应着一系列的点,这些点以某种形式表示图像中的一条曲线。在OpenCV中,它给我们提供了函数cv2.findContours()用于查找图像的轮廓,并能够根据参数返回特定表示方式的轮廓。 该函数的完整定义如下: deffindContours(image,mode,method,contours=None,hierarchy=None): ...
查找匹配结果的最大最小值以及位置 图形检测 轮廓检测 轮廓绘制 包围框 Canny边缘检测算法 霍夫变换 模版匹配 ⑴ 模版匹配 matchTemplate() matchTemplate(image, templ, method) 参数: image:查找模版的原图。 templ:用于查找的模版。 method:匹配方法,指定匹配模板的算法。