E:\OpenCV\Ky_Jy22.py """importcv2defFindContours(img_path='D:\OpenCVpic\Contous.jpg'):#读取图像img_src=cv2.imread(img_path)img_src=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))#图像灰度化img=cv2.cvtColor(src=img_src,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)# print(img.shape)#图像二值化ret,img_binar...
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...
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: 代码语言:javascript 复制 importcv2 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.RE...
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...
1、查找轮廓 findContours 函数原型 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) 1. 参数: image:8位单通道二值图,如果为灰度图非0值为1 mode:轮廓的检索模式 cv2.RETR_EXTERNAL:表示只检测外轮廓 ...
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]...
findContours函数参数: image:需要查找轮廓的图片,图片为二值图像 mode:查找轮廓的模式: cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测轮廓但不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立具有两个等级关系的轮廓 cv2.RETR_TREE
在OpenCV库中,findContours是一个非常重要的函数,用于检测二值图像中的轮廓。它接收几个参数,并根据这些参数来寻找和表示图像中的轮廓。以下是findContours函数及其参数的详细解释,确保满足500字以上的要求。 findContours函数的基本格式如下: cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]...
findContours(image,mode,method,contours = None,hierarchy = None,offset = None) 在一个二值化图像中找到边缘。该函数用于检索二值化图像的边缘。图像边缘常常应用于形状分析,目标检测及识别等方面。 参数 1.image:输入一张8-bit单通道图像。 2.mode:边缘检索模式。
OpenCV里提供提取目标轮廓的函数是findContours,输入图像为一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('002.tif') rows, cols, ch = img.shape #边缘提取Ksize = 3 L2g = True edge = cv2.Canny(img, 50, 100, apertureSize=Ksize, L2grad...