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(g
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()...
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: 1、Next ...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method) image:输入图像 mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓;cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系;cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上一层为外边界,内层为内孔的边界。
python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形blog.csdn.net cv2.boxPoints():获取绘制图形的信息,分别是中心坐标,宽度,高度,旋转角度。 cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),3):该函数的第二个参数接收一个保存着轮廓的数组,从而可以在一次操作中绘制一系列轮廓,因此如果只有一组点表示多边形轮廓,就需要放...
*cv2.imshow()用于显示图像,cv2.waitKey(0)用于等待键盘输入,cv2.destroyAllWindows()用于关闭所有窗口。` 结尾 通过以上步骤,我们成功在 Python 中使用 OpenCV 查找并遍历图像的轮廓。你可以根据需求修改代码,比如添加更多的处理步骤、使用不同的图像或调整阈值等。掌握了这个基本的轮廓查找与遍历的流程后,你可以在...
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)...
来自cv2.findContours() 的轮廓在默认情况下是封闭的,因此通常将 closed 参数设置为 True:计算封闭轮廓的周长。如果你是在处理一条路径或线段,应该将 closed 参数设置为 False:计算开放曲线的长度。 (5)cv2.moments() OpenCV 的 `cv2.moments()` 函数用于计算轮廓的各阶矩,这些矩被用于计算图形的质心,面积等特性...
为了看到自己画了哪些轮廓可以使用cv2boundingrect函数获取轮廓的范围即左上角原点以及他的高和宽 使用OpenCV的findContours获取轮廓并切割(python) #1 获取轮廓 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_BGR2...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 im = 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) ...