void cv::findContours ( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdi...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
应用阈值或边缘检测:通过cv2.threshold,将图像转换为二值图像,为后续轮廓查找准备。 使用findContours函数查找轮廓:该函数会返回所有找到的轮廓。 遍历轮廓并涂色:在遍历所有找到的轮廓时,可以使用cv2.drawContours将指定的轮廓绘制为红色。 显示结果图像:最后使用OpenCV的方法显示图像并保存。 关系图 在我们的项目中,各个...
接着,采用OpenCV中的轮廓检测算法找出同心圆的轮廓。最后,根据轮廓信息利用几何方法计算出每个圆的几何中心,同心圆的圆心即为所有圆几何中心的平均位置。在实现时,可利用OpenCV的函数,如cv2.findContours和cv2.minEnclosingCircle进行轮廓检测和最小外接圆计算。 一、图像预处理 在执行同心圆圆心检测之前,需要对图像进行一...
圆检测 (二十二) 轮廓发现 是基于图像边缘提取的基础,寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现 轮廓发现API findContours 发现轮廓 drawContours绘制轮廓 importcv2ascvdefcontours(image):# 高斯模糊,消除噪声dst=cv.GaussianBlur(image,(9,9),15)# 先变灰度图像gray=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR...
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。
findContours检测图像轮廓,结果在contours列表里 contours[0]取第一个轮廓 cv2.arcLength计算该轮廓的总周长 参数True表示轮廓是闭合的,即起点和终点相接 将计算结果赋值给变量ret_girth 目的就是计算第一个轮廓的周长。 周长可以用来描述轮廓形状特性,与面积一起用于分类和识别目标。
一. findCounters轮廓检测 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 ...
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。
边缘检测、边缘探测、轮廓绘制、多边形、区域分割、edge_detection、object_segmentation,使用opencv-python的函数cv2.findContours(),框出物体的轮廓 (关键词↑) 图片处理效果预览↑(就是封面图片),从左到右依次是: 原图 阈值图(第一行)、Canny边缘提取(第二行) ...