函数cv2.drawContours()被用来绘制轮廓。第一个参数是一张图片,可以是原图或者其他。第二个参数是轮廓,也可以说是cv2.findContours()找出来的点集,一个列表。第三个参数是对轮廓(第二个参数)的索引,当需要绘制独立轮廓时很有用,若要全部绘制可设为-1。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。 还有在使用OpenCV查找轮廓...
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...
cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性。 contour返回值 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。这个概念非常重要。在下面drawContours中会看见。通过 [python] view plain copy print (type(contours)) print ...
cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),3):该函数的第二个参数接收一个保存着轮廓的数组,从而可以在一次操作中绘制一系列轮廓,因此如果只有一组点表示多边形轮廓,就需要放到一个数组里,第三个参数为所要绘制的轮廓的索引,-1为绘制所有的轮廓,否则只会绘制轮廓组中指定的轮廓。3为线宽 cv2.minEnclosingCircl...
3、pretreatment是个函数,自行修改成cv2.findContours()然后再cv2.drawContours()即可,这边就懒得改了~ 上图展示了我们绘制的三个白块,并对他们的轮廓进行了绘制,接下来我们依次查找index为0的轮廓。 1、当水平方向位移量不同,垂直方向位移量相同时,右方的白块会被优先检测到,我们绘制出index为0的轮廓(绿色): ...
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)...
opencv python findcontours用法 一、简介 OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,支持多种编程语言,包括Python。在Python中使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务时,有时需要查找图像中的轮廓。轮廓是形状的边界,通常用于检测和跟踪对象。在OpenCV中,可以使用findContours函数来查找图像中的轮廓。 二、findContours函数概述 ...
findContours 是 opencv 下的轮廓提取函数。 1. api 分析 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy image,一般为单通道图像; mode:轮廓检索模式(retrieve) cv2.RETR_EXTERNAL,只检测外部轮廓,也即对所有轮廓hierarchy[i][2] == hierarchy[i][3]...
函数 cv2.findContours() 接受三个参数：待处理的图像、轮廓检索模式以及轮廓近似方法。其中，轮廓检索模式决定了输出轮廓的结构，包括是否只检测外轮廓、轮廓之间的关系（外部、内部等）以及轮廓的层次结构。轮廓近似方法则决定了轮廓点的简化程度，从而影响最终轮廓的精确度与复杂度。函数执行后，将返回两个...