#binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#这样,可以直接用contours表示 h=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#提取轮廓 contours=h[0]#打印返回值,这是一个元组print(type(h))#打印轮廓类型,这是个列表print(type(h[1])...
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_binary=cv2.threshold(src=img,thresh=150,maxval=255,type=cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=cv2.findContours(image=...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运...
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 print (type(contours)) print (type(contours[0])) print...
find一直返回1 python findcontours返回值 1: image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(a,b,c)//寻找图形中的轮廓 传入的参数: a:传入的图像(二值化图像) b:轮廓的检索模式,一般是检测外轮廓cv2.RETR_EXTERNAL c:轮廓的近似方法有两种:(近似都是用近似矩形的方法,c不同的取值只是存储近似矩形的方法不同)...
opencv还提供drawContours()函数来绘制检测到的轮廓,其对应参数如下: image=cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None image: 绘制的轮廓的图像矩阵 contours: 所有的轮廓集合(findContours()返回值) ...
1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改。 一.查找轮廓 cv2.findContours() [image,] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ...
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: M = cv2.moments(c) cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) cv2.circle(img, (cX, cY), 5, (255, 255, 255), -1) ...
在Opencv4.0中 cv.findContours()的返回值以从三个变为二个,见如下官方文档 查找边框及对圆形、矩形进行画框的程序如下: importcv2importnumpy as np#读入图像img = cv2.imread(r"D:\360MoveData\Users\KID\Desktop\1.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#二值化ret, thresh =cv2.threshold( ...