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 复制 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=cv2.findContours(binary,cv2.RE...
函数cv2.findContours()有三个参数。第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。而返回值根据OpenCV版本不同也不一样,但这俩个版本都会返回一个元组。OpenCV2.x版本第一个元素是轮廓,,而在OpenCV3.x中第二个才是轮廓。这个轮廓是一个列表,每个列表元素代表着一个轮廓。 cv2.findContours()...
将cv2.findContours函数与少量的OpenCV的功能相结合就能非常容易地实现这些功能: 代码示例 3_4.py 1.png 3.代码解释 cv2.pyrDown():将图像尺寸缩小,分辨率降低,对图像进行滤波,再进行下采样。同样的还要一个pyrUp()是将图像尺寸变大,分辨率不变。 cv2.boundingRect():用最小的矩形把找到的形状圈起来,返回值中x...
cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓 ③ 轮廓的近似办法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1, 即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息...
contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method) Python Copy 2. 参数详解 image:输入图像,需为二值化图像(通常使用cv2.threshold()或cv2.Canny()预处理)。 mode:轮廓检索模式,常见选项: cv2.RETR_EXTERNAL:仅检索外部轮廓。 cv2.RETR_TREE:检索所有轮廓并构建完整层次结构。
在打算自己实现二维码的定位的时候,看到了相关博文的关于cv2.findContours返回的层级信息来定位三个“回”字从而达到定位二维码的目的,但是返回的hierarchy中的层级信息分别对应的是哪个轮廓却困扰了许久,查阅了很多资料最后还是自己手动找出了清晰的规律。 关于hierarchy返回的每一组list中的每个元素的意义分别是: ...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 参数 第一个参数是寻找轮廓的图像; 第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口): cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
轮廓检测也是图像处理中经常用到的。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: import cv2 img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours importnumpy as npimportcv2im=cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ...