drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]])->image 参数含义: image:要绘制边框的图像,调用后会修改该图像。 contours:轮廓列表,一般传入findContours()找到的边框。 contourIdx:contours的索引,也就是要表示的第几个边框,如果要绘制所有的边框,设置为负数即...
函数cv2.drawContours()被用来绘制轮廓。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用,若要全部绘制可设为-1。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。 还有在使用OpenCV查找轮廓...
cv2.drawContours(img_copy,contours,-1,[0,0,255],2)#绘制轮廓,绘制轮廓会改变输入的图像,最好备份一份原图。 hull=cv2.convexHull(contours[0])#凸包 #cv2.drawContours(img_copy,[hull],-1,[0,225,0],2) #绘制凸包 cv2.polylines(img_copy,[hull],True,[0,255,0],2)#也可以直接用polylines绘...
cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性。 cv2.drawContours用来画轮廓,参数: 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓;image为三通道才能显示轮廓 第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list; 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。后面...
轮廓的绘制:OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]) 1. 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓; 第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list。 第三...
在drawContours中,contours就是上一步检测出的轮廓,contoursIdx指绘制的轮廓编号,若为-1则是绘制所有的轮廓,color指颜色,可以用类似(255, 0, 0)这样的格式表示一个RGB颜色,thickness指轮廓线的宽度,是一个非必须参数。 通常来讲对边缘检测之后的图进行轮廓检测,得到的轮廓效果一般很好。
实验环境配置为 Python + Opencv 3.4, 处理的图像如下: 第一步,提取轮廓,Opencv 中的findContours() 函数 可以直接提取轮廓,但对输入图像有一定要求 一,输入的图像必须是单通道,三通道不允许; 二,输入的图像数据类型需是 8UC1;否则程序会报错的,报错信息如下: ...
OpenCV-Python图像处理学习笔记(七)——直方图、图像变换 导入必要Python包 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 1 Canny 边缘检测 Canny 边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法,是 John F.Canny 在 1986 年提出的,它是一个有很多步构成的算法。
mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)cv.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))#pixelpoints = cv.findNonZero(mask)这里提供了两个方法,一个使用Numpy函数,另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的,只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)...
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) 五个输入参数:原始图像,轮廓(python列表,以数组形式存储,记录了每条轮廓的所有像素点的坐标(x,y)),轮廓的索引(当设置为-1时,绘制所有轮廓),画笔颜色,画笔大小 一个返回值:返回绘制了轮廓的图像...