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...
#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,这是一个元组print(type(h))#打印轮廓类型,这是个列表print(type(h[1])...
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: 代码示例 3...
在这个例子中: contours是一个列表,里面包含了findContours函数检测出来的所有轮廓 contours[0]取出的是第一个轮廓 cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积 具体过程: findContours检测出图像所有的轮廓,结果存储在contours列表中 contours列表中按索引顺序包含所有的轮廓 contours[0]表示取出列表第一个(索引为0)的轮廓 cv2....
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
利用findContours()函数寻找二值图中多个轮廓 对于每一个轮廓采用boundingRect(), minAreaRect()等进行拟合得到目标位置框 findContours()函数使用示例代码及结果如下: cv2.findContours() 2. 轮廓周长和面积 opencv提供函数arcLength()来计算点集所围区域的周长,其参数如下: ...
cv2.findContours()函数首先返回一个list,list中每个元素都是图像中的一个轮廓,用numpy中的ndarray表示。 hierarchy返回值 该函数还可返回一个可选的hiararchy结果,这是一个ndarray,其中的元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前...
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...
轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下: import cv2 img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ...