kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 通过轮廓检测来找到物体 contours, _ = cv2.findContours(fg_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APP
cv2 opencv python 从contour获取直线 opencv识别直线 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。 直线检测 直线的表示方式 对于平面中的一条直线,在笛...
# Apply contour detectioncontours,_=cv2.findContours(processed_image,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 1. 2. Step 6: Remove Text Regions 接下来,我们将找到的文本区域涂黑,从而实现去除文本的效果。 # Remove text regionsforcontourincontours:x,y,w,h=cv2.boundingRect(contour)cv2.rectangle(ima...
cv2.findContours函数输入有三个参数: - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果: - contours: 图像中所有的轮廓,python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组. 示例- 画出轮廓 代码语言:javascript 代...
for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w > 50 and h > 10: # 假设刀具的长宽比符合一定条件 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) (3) 特征提取与匹配 使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)提取刀具的形状特征。
dilate(thresh,kernel,iterations = 1) # find contours contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated.copy(), cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # shortlist contours appearing in the detection zone valid_cntrs = [] for cntr in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr) if (x <= 200...
cv2.imshow('Text Detection', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 三、使用Scikit-Image库识别文字轮廓 1、安装Scikit-Image库 同样,确保安装了Scikit-Image库: pip install scikit-image 2、读取和处理图像 使用Scikit-Image库读取和预处理图像: ...
cv2.destroyAllWindows()(2) 目标检测 利用边缘检测（如Canny）或轮廓检测（cv2.findContours）找到可能的刀具区域。可以通过模板匹配或形状分析进一步确认刀具的存在。edges = cv2.Canny(frame, 100, 200)contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for contour in contours...
(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个轮廓并进行椭圆拟合 for contour in contours: ellipse = cv2.fitEllipse(contour) cv2.ellipse(image, ellipse, (0, 255, 0), 2) # 绘制拟合的椭圆 # 显示结果图像 cv2.imshow('Ellipse Detection', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroy...
copy(), cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # shortlist contours appearing in the detection zone valid_cntrs = [] for cntr in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr) if (x <= 200) & (y >= 80) & (cv2.contourArea(cntr) >= 25): if (y >= 90) & (c...