#轮廓面积:指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积,单位是像素。可以用来分析每个轮廓的隐含信息,比如通过轮廓面积区分物体大小来识别物体。 # 在查找到轮廓后,可能会有很多细小轮廓,可以通过面积来过滤。contourArea(contour) arcLength(curve,closed) =(轮廓,是否闭合) area=cv2.contourArea(contours[0])#计算某个...
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...
它的第一个参数是源图像,第二个参数是应该作为Python列表传递的轮廓,第三个参数是轮廓的索引(在绘制单独的轮廓时很有用。绘制所有的轮廓,通过-1)和其他参数是颜色,厚度等。 把所有的轮廓画在一个图像里: cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3) 1. 要画一条单独的轮廓,比如第4条轮廓: cv...
1 图像轮廓检测(接上篇内容):轮廓的性质 1.1 边界矩形的宽高比 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w) / h 1.2 轮廓面积与边界矩形面积的比 area = cv2.contourArea(cnt) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) # 边界矩形面积 rect_area = w * h extent = float(area)...
一. findCounters轮廓检测 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 ...
在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 查找轮廓的函数会修改原始图像。 在OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。要找的物体应该是白色,而背景应该是黑色。 通过cv2.findContours()函数遭到图像轮廓,具体常用参数如下: mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓; RETR_LIST:检索...
第一个输出“轮廓”是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓都是对象边界点的 (x,y) 坐标的 Numpy 数组。第二个输出“层次结构”表示轮廓之间的关系，例如它是其他轮廓的子轮廓还是父轮廓等。OpenCV 将其表示为四个值的数组：[Next、Previous、First_Child、Parent]“Next表示同一层级的下一个轮廓。”“...
本次我们将讨论OpenCV中的轮廓,轮廓属于OpenCV中的一个很重要的部分,同时我们在之前讲过的Canny边缘检测将作为基础。 轮廓检测 函数原型: CV2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 参数含义: image代表输入的图片。注意输入的图片必须为二值图片。若输入的图片为彩色图片,...
OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。 cv2.drawContours()函数 代码语言:javascript 复制 cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]]) 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓; 第二
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线,具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。 • 为了获得更好的准确性,使用二进制图像。因此,在寻找轮廓线之前,应用阈值或Canny边缘检测。 • 从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像了。