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...
找到一个正方形轮廓很简单,要找到到不规则的,歪斜的以及旋转的形状,可以用Open CV的cv2.findContours()函数,它能得到最好的结果,下面来看一副图: 现实的应用会对目标的边界框,最小矩形面积,最小闭圆特别感兴趣,将cv2.findContours()函数和少量的OpenCV的功能相结合就非常容易实现这些功能: 使用boundingRect()函数计...
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...
Python OpenCV4获取轮廓最大内切圆和外接圆 为了方便讲解,我们先来创建一个多边形做演示 第一步:创建图像,并绘制一个六边形。代码和生成图像如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 # Create an image r = 100 src = np.zeros((4*r, 4*r), dtype=np.uint8) # Create a ...
findContours 是 opencv 下的轮廓提取函数。 1. api 分析 findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy image,一般为单通道图像; mode:轮廓检索模式(retrieve) cv2.RETR_EXTERNAL,只检测外部轮廓,也即对所有轮廓hierarchy[i][2] == hierarchy[i][3]...
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。
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...
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。