1. 解释cv2.approxPolyDP函数的作用 cv2.approxPolyDP函数是OpenCV库中的一个函数,用于对轮廓进行多边形逼近。它通过Douglas-Peucker算法实现,该算法能够减少轮廓上的点数量,同时尽可能保持轮廓的形状。这对于简化轮廓、减少处理时间或去除噪声点非常有用。 2. 列举cv2.approxPolyDP函数的参数及其意义 curve: 输入的轮...
在OpenCV Python中,cv.approxPolyDP函数用于计算多边形的近似轮廓。它使用动态规划算法,通过在轮廓上插入额外的点来近似原始轮廓。这对于图像处理和计算机视觉任务非常有用,例如对象检测、形状分析等。一、工作原理cv.approxPolyDP函数基于给定的一组点来计算多边形的近似轮廓。它使用动态规划算法,通过插入额外的点来逼近原...
gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5,5),0) edged=cv2.Canny(gray,45,230) contours=cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] print(len(contours[0])) epsilon=0.1*cv2.arcLength(contours[0],True) approx=cv2.approxPolyDP(co...
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) center = (int(x),int(y)) radius = int(radius) cv2.circle(o,center,radius,(255,255,255),2) # 跟 matplotlib 类似吧。。 cv2.imshow("result",o) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5....
2、使用cv2.approxPolyDP来进行轮廓逼近。 3、将我们想要的轮廓绘制出来。 上述代码中,cv2.approxPolyDP方法的epsilon参数很有讲究,先贴上parameter和reval。 参数说明: curve:输入的轮廓数据。 epsilon:指定逼近精度,即源轮廓到逼近结果的最大距离。较小的值会得到更精确的逼近,但轮廓的点数也会更多。
在OpenCV中,我们可以使用cv2.approxPolyDP()函数来对轮廓进行平滑处理。该函数采用Douglas-Peucker算法,通过指定一个精度参数来控制平滑程度。较小的精度参数会使轮廓更加平滑,而较大的精度参数则会保留更多的细节。 处理步骤 读取图像并转换为灰度图像 使用Canny边缘检测算法检测轮廓 ...
`cv2.approxPolyDP()` 是 OpenCV 中的一个函数,用于根据具体的精度来近似有序点集或者多边形的边框。它可以减少轮廓中点的数量,使得形状更加简单。 函数定义如下: approx = cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed) 参数说明: (1)`curve`:轮廓或者曲线的点集,通常为 `cv2.findContours()` 函数的输出。 (2...
在第2行,使用 计算轮廓的周长cv2.arcLength函数。然后我们使用该cv2.approxPolyDP函数,启动轮廓近似过程(第3行)。eps×peri乘积值充当近似精度,通过遍历不同的eps,进行轮廓的近似计算。 通过运行代码,我们可以看出,随着eps值不断增加,其轮廓顶点数不断减少,直到顶点数量不再减少为止,这表明轮廓近似算法确实有效。 [...
contour_poly = cv2.approxPolyDP(cnt, 3, True) center, radius = cv2.minEnclosingCircle(contour_poly) cv2.circle(resized, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Found limits", resized)