#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,
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...
2 图像轮廓的多边形逼近 findContours后轮廓的信息可能比较复杂不平滑,可以用approxPolyDP对轮廓用多边形来近似拟合,即多边形逼近(采用的Douglas-Peucker方法)。 DP原理:在轮廓曲线上面,不断找多边形最远的点加入形成新的多边形,直到最短距离小于指定的精度。 opencv中的函数: approxPolyDP(curve, epsilon, closed[, app...
1importcv22importnumpy as np34if__name__=='__main__':5img = cv2.imread('../pics/5.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)6ret, thresh = cv2.threshold(img, 140, 220, cv2.THRESH_BINARY)78img_cpy =img.copy()9contours, hierarchy =cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE...
python opencv findContours边界的最值,opencv图像读取、显示、视频播放等opencvGPU接口图像add、sub、颜色空间转换、阈值操作等1opencv图像读取#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**arg
一种常见的方法是使用Canny边缘检测器找到图像中的边缘,然后通过轮廓查找算法(如findContours)来找到边缘围成的形状,最后通过形状分析确定哪些轮廓是矩形。 实战操作 1. 读取图片 首先,我们需要读取一张包含矩形框的图片。 import cv2 # 读取图片 image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') if image is None...
python opencv find counters函数 opencv的findcontours函数 边界框、最小矩阵框和最小闭圆的轮廓 正方形轮廓找起来比较简单,那么不规则图像的轮廓应该如何找呢?现实的应用会对目标的边界框、最小矩形面积、最小闭圆特别感兴趣。将cv2.findContours函数与少量的OpenCV的功能相结合就能非常容易地实现这些功能:...
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)...
寻找轮廓 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...
OpenCV里提供提取目标轮廓的函数是findContours,输入图像为一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('002.tif') rows, cols, ch = img.shape # 边缘提取 Ksize = 3 L2g = True edge = cv2.Canny(img, 50, 100, apertureSize=Ksize, L2...