# cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。 # 第三个参数method为轮廓的近似办法 # cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1 # cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形...
对于每个第 i 个轮廓 contours[i],元素 hierarchy[i][0]、 hierarchy[i][1]、hierarchy[i][2]和 hierarchy[i][3]设置为0-基于同一层级的下一个和前一个轮廓的轮廓中的索引,分别是第一个子轮廓和父轮廓。如果轮廓 i 没有下一个、上一个、父级或嵌套轮廓,则 hierarchy[i]的相应元素将为负数。 mode ...
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 cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓...
4、对img图像进行查找轮廓,findContours(image, mode, method) 方法,在二值图像中查找轮廓: image:输入的二值图像,通常为经过阈值化处理后的图像。 mode:轮廓检索模式,指定轮廓的层次结构。可以选择的模式包括: cv2.RETR_EXTERNAL:只检测最外层的轮廓。 cv2.RETR_LIST:检测所有的轮廓,并将其存储在列表中,不建立轮...
opencv-python 轮廓检测 kangjingbobo 芯片领域底层软件爱好者 目录 收起 1. 图像轮廓 1.1 findContours 1.2 drawContours 2. 属性值 2.1 基础应用 2.2 特征矩 2.3 轮廓面积 2.4 轮廓周长 2.5 轮廓近似 2.6 轮廓凸包 2.7 直角矩形 2.8 旋转矩形 2.9 最小闭合圆 2.10 拟合椭圆 2.11 拟合直线 2.12 凸性缺陷 2....
轮廓实质上就是⼀些轮廓点的集合,因此轮廓也可以⽤Hu矩来判断相似度,这⾥给出⼀个利⽤Hu矩形状匹配的例⼦和代码,opencv的cv2.matchShapes函数内置了Hu矩的计算⽅式,默认的匹配⽅式就是Hu矩匹配,因此这⾥就不必自己手动计算7个Hu矩啦。轮廓匹配流程⽐较简单,分两步: ...
本文基于opencv-python实现对图片中物体的识别,并按照过程顺序整理了其中用到的相关函数及其详细用法。 一、读取图片 opencv提供了从文件中读取图片的函数 defread_img(filename):# read imageimg=cv2.imread(filename,1)returnimg 函数原型为:cv2.imread(file[, flag]) ...
opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓 Contours : Getting Started 轮廓 简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度. 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具 NOTE 为获得更好的准确性,请使用二值图,在找到轮廓之前,应用阈值法或canny边缘检测...
圆检测 (二十二) 轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础,寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现 轮廓发现API findContours 发现轮廓 drawContours绘制轮廓 importcv2ascvdefcontours(image):# 高斯模糊,消除噪声dst=cv.GaussianBlur(image,(9,9),15)# 先变灰度图像gray=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR...
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 36 篇。 基础知识铺垫 在图像中,轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点(边界)的曲线,轮廓可用于形状分析和对象检测、识别等领域。 轮廓发现的原理:先通过阈值分割提取目标物体,再通过边缘检测提取目标物体轮廓。