cv2.drawContours(temp,contours,-1,(0,255,0),3)cv2.imshow("contours",temp)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 注意由于是OpenCV3,所以返回值只有一个。如果是2.x则是需要俩个返回值,不然会报错。下面放图:
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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=cv...
50:150] = 25567#ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)8contours, hierarchy =cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)9color =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)10img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0, 255, 0), 2)11cv2.imshow('hierarchy...
thresh,binary_img=cv2.threshold(gray_img,130,255,type=cv2.THRESH_TOZERO) image,contours,hierarchy=cv2.findContours(binary_img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_copy=img.copy() cv2.drawContours(img_copy,contours,-1,[0,0,255],1)#绘制轮廓,绘制轮廓会改变输入的图像,最好备份一份原图。
importcv2# 导入 OpenCV 库importnumpyasnp# 导入 NumPy 库,用于处理数组 1. 2. 2. 读取图像 使用OpenCV 读取图像。请确保你的图像路径正确。 image=cv2.imread('path_to_image.jpg')# 读取图像 1. 3. 转换为灰度图像 为了方便进行边缘检测,我们将图像转换为灰度图像。
(2)cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数,用于在图像上绘制轮廓。它可以在图像上绘制单个或多个轮廓。 函数定义: img = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness) 参数说明: image:要绘制轮廓的输入图像。 contours:要绘制的轮廓列表。这是由cv2.findContours函数返回的轮廓点集列表。 con...
使用cv2.drawContours函数将最大轮廓绘制在原始图像上,指定颜色为绿色,线宽为3个像素。 4.7 显示结果 cv2.imshow('Image with Max Contour',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 最终,使用cv2.imshow显示结果图像,cv2.waitKey(0)等待用户按键,最后关闭所有OpenCV窗口。
在opencv中使用resize()函数调整图像的大小。语法:cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]])--->dst参数:src---源图像。dsize---可为tuple参数或None。目标图像的大小,即新的图像宽高。需要注意的是,dsize=(width, height)中第 一个参数是图像宽度第二个是高度,与shape=(height, ...
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]) image:原图像 contours:作为Python列表传递的轮廓 contourIdx:轮廓索引(在绘制单个轮廓时很有用。绘制所有轮廓,传递-1) •要绘制图像中的所有轮廓: cv....
然后我们从轮廓数组中抓取最大的轮廓，并使用drawContours函数把外框形状画出来。外框轮廓 for eps in np.linspace(0.001, 0.05, 10): peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, eps * peri, True) output = image.copy() cv2.drawContours(output, [approx], -1, (0...