scharr算子和3阶的Sobel边缘检测算子类似,其对应两个卷积核如下: opencv提供了cv2.Scharr()函数进行Scharrr边缘检测,其对应参数如下:(注意没有szie参数) dst=cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy,scale,delta,borderType) src: 输入图像对象矩阵,单通道或多通道 ddepth:输出图片的数据深度,注意此处最好设置为cv.CV_...
导入必要的库读取图像转换为灰度图像找到图像中的边缘查找轮廓填充轮廓显示结果 实现步骤 1. 导入必要的库 你需要安装OpenCV库。可以用pip install opencv-python来安装。以下是导入库的代码: importcv2# 导入OpenCV库importnumpyasnp# 导入NumPy库,用于数组操作 1. 2. 2. 读取图像 你需提供一张图像文件路径。以下...
# 填充第一个轮廓(可以根据需要填充其他轮廓)cv2.fillPoly(image,pts=[contours[0]],color=(255,255,255))# 填充为白色 1. 2. 7. 显示和保存最终图像 最后,我们可以使用 OpenCV 的imshow方法显示结果,并使用imwrite保存图像。 cv2.imshow('Filled Contours',image)# 显示填充后的图像cv2.imwrite('filled_con...
图像的边缘指的是灰度值急剧变化的地方,一般是背景和前景物体的交界处。由于边缘处的灰度值急剧变化特性,可以利用离散数列的差分(相当于连续函数的导数)来识别边缘。目前常用的边缘检测算法大多数是通过梯度方向导数求卷积的方法,常用的卷积算子有Roberts算子,Prewitt,Sobel算子,Scharr算子等。 1. Roberts算子和Prewitt算...
0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘,但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体,构成轮廓。 1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像,所以需要进行闽值分割。 在Opencv中,背景必须是黑色的,对象必须是白色的。 因为自动从黑色背景中找白色的轮廓。
OpenCV-Python图像处理学习笔记(二)——图像/视频读取保存、分割及边界填充 OpenCV-Python图像处理学习笔记(三)——数值运算、图像阈值、图像平滑(滤波) OpenCV-Python图像处理学习笔记(四)——形态学操作、图像梯度 OpenCV-Python图像处理学习笔记(五)——Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测(一) ...
在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 查找轮廓的函数会修改原始图像。 在OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。要找的物体应该是白色,而背景应该是黑色。 通过cv2.findContours()函数遭到图像轮廓,具体常用参数如下: mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓; RETR_LIST:检索...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
Sobel边缘检测是一种常用的图像处理算法,可以在Python和OpenCV中使用。它基于图像的灰度变化率来检测图像中的边缘。 Sobel边缘检测算法通过计算图像中每个像素点的梯度来确定边缘的位置和...
使用cv2.findContours函数可以用来检测图像的边缘。 函数原型说明 contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,offset]]]) 我使用的 Python OpenCV 是 4.0 以上版本,如果你使用的是 3.0 以上,可能存在返回值差异问题。 参数说明如下: ...