在计算机视觉中,轮廓是指图像中明显的边缘或曲线。在处理图像时,有时我们需要找到图像中的最大轮廓,以便进行进一步的分析或处理。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,结合Python语言可以轻松实现这一功能。 寻找最大轮廓的步骤 读取图像并将其转换为灰度图像 使用阈值处理将图像转换为二值图像 寻找图像中的所有轮廓 找...
OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours,它的输入图像是一幅二值图像,输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合:vector<vector<Po int>>。外层vector的size代表了图像中轮廓的个数,里面vector的size代表了轮廓上点的个数。下面我们通过实例来看函数的用法。 int main() { using namespace cv; Mat image=imread("....
在Python中,我们可以使用OpenCV库来找到图片的最大轮廓。首先,我们需要将图片转换为灰度图像,然后使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。接下来,我们可以使用findContours函数来找到所有的轮廓,并使用drawContours函数将它们绘制出来。最后,我们可以使用boundingRect函数来找到最大轮廓的边界矩形,并使用它来裁剪图像。相关文...
代码在python 3.7.6 和opencv-python 4.3.0下测试成功 importcv2importnumpyasnp# 以灰度方式读取图像img = cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) mask = img.copy()# 二值化,100为阈值,小于100的变为255,大于100的变为0# 也可以根据自己的要求,改变参数:# cv2.THRESH_BINARY# cv2.THRESH_BINARY...
实验环境配置为 Python + Opencv 3.4, 处理的图像如下: 第一步,提取轮廓,Opencv 中的 findContours() 函数 可以直接提取轮廓,但对输入图像有一定要求 一,输入的图像必须是单通道,三通道不允许; 二,输入的图像数据类型需是 8UC1;否则程序会报错的,报错信息如下: ...
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
Python OpenCV4获取轮廓最大内切圆和外接圆 为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形。代码和生成图像如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a ...
OpenCV 提供以下内置函数来查找轮廓 contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)这里,第一个参数“ image ”应该是8位单通道图像。为了获得更好的准确性,请使用二值图像。如果您没有提供二值图像,则此方法将通过将所有非零像素视为“1”并将零保留为“0”,将其转换为二值图像。第二个参数“ mode...
# 在阈值图像中找到最大的轮廓 cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #不同opencv版本的不同 if len(cnts) == 2: cnts = cnts[0] elif len(cnts) == 3: cnts = cnts[1] c = max(cnts, key=cv2.contourArea) #在输出图像上绘制轮廓的形状,计算...