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:
# 函数cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineType, hierarchy, maxLevel, offset) # 第一个参数是一张图片,可以是原图或者其他。 # 第二个参数是轮廓,也可以说是cv2.findContours()找出来的点集,一个列表。 # 第三个参数是对轮廓(第二个参数)的索引,当需要绘制独立轮廓时很有...
使用OpenCV 提供的findContours函数查找图像中的轮廓。 contours,_=cv2.findContours(edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 查找轮廓 1. 6. 填充轮廓 遍历所有找到的轮廓并填充它们。 # 创建一个全黑的图像(与原图像大小相同)filled_image=np.zeros_like(image)# 填充轮廓forcontourincontours:cv2.dr...
val, img_bin = cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) #查找轮廓 contours, hierarchy=cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) print('len(contours):',len(contours)) #绘制轮廓 forindinrange(len(contours)): cv2.drawContours(img_src, contours, ind, ...
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。 #print(len(contours)) cv2.imshow('img',img) #cv2.imshow('binary_img',binary_img) cv2.imshow('img_copy',img_copy) cv2.waitKey(0) ...
(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。
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 AI检测代码解析 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。
flags---可选标志,用于指定读取图像的样式,常见的有cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1)、cv2.IMREAD_GRAYSCALE(0)、cv2.IMREAD_COLOR(1)。默认为1。注意:opencv读取彩色图像的格式是BGR,而大多数视觉库使用的是RGB,因此当将 OpenCV 与其他工具包一起使用时,当从一个库切换到另一个库时,不要忘记交换蓝色和红色通道。
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.drawContours(img,contours,-1,(0,255,...
第三个参数“ method ”表示轮廓近似方法。我们不需要存储轮廓的所有点，因为同一事物也可以以紧凑的方式表示。例如，一条直线可以用端点来表示。没有必要存储所有的点，因为那是多余的。OpenCV 为此提供了多种选项。cv2.CHAIN_APPROX_NONE – 存储所有边界点。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE – 删除所有冗余点，从而节省...