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...
contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE): 找出图像中的所有轮廓。 for contour in contours:: 循环遍历每一个轮廓。 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour): 获取轮廓的外接矩形的信息。 if w > 50 and h > 50:: 过滤掉较小的轮廓,只检测较大的矩形。
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow("Desktop Icon Detection", frame) #按'q'键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break 清理资源并关闭窗口 cap.release() cv2.d...
cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Sobel 算子计算 x 方向梯度sobelx=cv2.Sobel(gray,ddepth=cv2.CV_64F,dx=1,dy=0,ksize=3)# Sobel 算子计算 y 方向梯度sobely=cv2.Sobel(gray,ddepth=cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=3)# Scharr 算子计算 x 方向
SIMPLEX# directory to save the ouput framespathIn = "contour_frames_3/"for i in range(len(col_images)-1): # frame differencing grayA = cv2.cvtColor(col_images[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayB = cv2.cvtColor(col_images[i+1], cv2.COLOR_BGR2GRAY) diff_image = cv2.absdif...
cv2.imshow("shape Detection", imgContour) cv2.waitKey(0) 运行结果: frompandasimportDataFrameimportcv2importnumpyasnp#定义形状检测函数defShapeDetection(img): contours,hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#寻找轮廓点count_times =0forobjincontours: ...
绘制红色区域的边界框:for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 显示结果图像:cv2.imshow('Red Detection', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这样就可以在OpenCV Python中检测红色。
cv2.THRESH_BINARY_INV)1112# 寻找轮廓13contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)1415# 遍历轮廓，寻找车牌16for contour in contours:17 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)18if w > 100and h > 30: # 假设车牌的最小尺寸19 cv2.rectangle(im...
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]) 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓; 第二个参数是轮廓本身,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。后面的参数很简单。其中t...
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. ...