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,也可以说是cv2.findContours()找出来的点集,一...
img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey(0...
cv2.drawContours(img_copy,contours,-1,[0,0,255],2)#绘制轮廓,绘制轮廓会改变输入的图像,最好备份一份原图。 hull=cv2.convexHull(contours[0])#凸包 #cv2.drawContours(img_copy,[hull],-1,[0,225,0],2) #绘制凸包 cv2.polylines(img_copy,[hull],True,[0,255,0],2)#也可以直接用polylines绘...
OpenCV: Structural Analysis and Shape Descriptors 3.cv2.drawContours()函数 (1)函数接口 cv.drawContours( image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]] ) -> image (2)参数说明 image 指明在哪幅图像上绘制轮廓 contours 轮廓本身,在Python中是一个list。
通过cv2.drawContours()函数遭到图像轮廓,具体常用参数如下: 第一个参数:图像; 第二个参数:轮廓本身,在Python中是一个list; 第三个参数:指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓; 其他参数:包括线条粗细、颜色等。 更详细说明可参考:OpenCV: Modules 3.1 绘制图像轮廓 通过以下代码找到并绘制...
(2)cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数,用于在图像上绘制轮廓。它可以在图像上绘制单个或多个轮廓。 函数定义: img = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness) 参数说明: image:要绘制轮廓的输入图像。 contours:要绘制的轮廓列表。这是由cv2.findContours函数返回的轮廓点集列表。
2、cv.drawContours函数(画出轮廓) 检测轮廓并画出:(用二值图检测轮廓) 二、代码及效果 三、轮廓检测的属性 1、画出单个轮廓 2、显示面积和周长 代码及效果 四、近似轮廓 1、步骤 2、API 3、实现 各精度的近似轮廓: 五、边界矩形和外接圆 1、边界矩形 ...
cv.drawContours(result,contours,cnt,(0,0,255),2,8) cv.imshow("contour",result) 解释:二值图像的轮廓与结构分析API,演示,这里只是获取了最外层轮廓。 膨胀与腐蚀操作 se=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5),(-1,-1)) d=cv.dilate(binary,se) ...
这里我们可以清楚的看到minAreaRect()函数返回值的转换过程。先通过boxPoints()函数转换为drawContours()函数能接受的参数格式,然后通过取整转换为具体的像素坐标值。 最小包围圆形框 既然有最小包围矩形框,那么一定就有最小包围圆形框。在OpenCV中,它给我们提供cv2.minEnclosingCircle()函数来绘制最小包围圆形框。
draw_img3=cv2.drawContours(img.copy(),contours,-1, (0,0,255),3) print("contours:类型:",type(contours)) print("第0 个contours:",type(contours[0])) print("contours 数量:",len(contours)) print("contours[0]点的个数:",len(contours[0])) ...