hierarchy:层级 # 1、根据二值图找到轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 轮廓 层级 轮廓检索模式(推荐此) 轮廓逼近方法 2、cv.drawContours函数(画出轮廓) # 2、画出轮廓 dst = cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3) # 轮...
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, ...
opencv-python 图像分割 本章节介绍图像分割方面的算法:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法等知识。 图像分割:将前景物体从背景中提取出来。 图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割。 传统图像分割有:分水岭算法,grabcut算法,meanshift算法,背景抠出等。 1 分水岭算法 分水岭算法是基于图像形态学和图像结...
contours,hie=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 画出轮廓 draw_img=img1.copy() cv2.drawContours(draw_img,contours,-1,(0,255,0),2) imgs=np.hstack([img1,draw_img]) cv2.imshow('imgs',imgs) cv2.waitKey() 参考: OpenCV-Python教程(11、轮廓检测)_sunny2038...
轮廓检测函数:img,contours,hierarchy=cv2.findContours(src,mode,method) 返回值 img:寻找轮廓的图像,即原始图像;(注意:某些版本无此返回值) contours:一组列表数据,list中每个元素都是图像的一个轮廓信息, hierarchy:为ndarray数组数据类型,其中元素的个数与轮廓个数相同,每个contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy...
opencv里的函数是cv2.moments 这个函数可以直接输入轮廓,返回的是一个字典。 根据上面的公式还可以求出轮廓的重心。 蓝色代表重心位置,有些硬币连在一起了。还是比较准的。这种方法其实针对有孔洞的物体会很有问题。因为上面我们只是根据轮廓来计算中心,而不关心拓扑结构,我们只用了输出的c,而根本就没有用h结构这个...
关键词:OpenCV,contours,中心点 §01寻找轮廓的中心 今天在图像处理中需要用到OpenCV的轮廓中心,在OpenCV center of contour中看到了给定的方法。将其总结如下,便于以后的应用。 1.1 形状检测和分析 今天我们开启一个新的三联示例程序,用于形状检测和分析。通过这个系列,我们可以: ...
今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例,原图如下,我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点,并进行标注显示。
问DrawContours()不能使用opencv pythonENvoid findContours//提取轮廓，用于提取图像的轮廓 ( Input...
主要使用OpenCV的cv2.findContours()方法: 1. findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,2. OutputArray hierarchy, int mode,3. int method, Point offset=Point()); 1. 第一个参数:image,单通道图像矩阵,可以是灰度图,但更常用的是二值图像,一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处...