contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method) 1. image: 输入的二值化图像。 mode: 轮廓检索模式。 method: 轮廓逼近方法。 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何使用 OpenCV 查找图像中的轮廓并计算连通域的面积。 importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('test_image.png',cv...
找到图像主题轮廓；用指定颜色对源图像进行轮廓标记；计算轮廓中的主体;实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：images.jpg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...
从findContours结果中取出第一个轮廓 计算该轮廓的面积大小 结果存储在ret_area变量中 主要用于筛选分析 interessing 的轮廓,比如选择面积最大的轮廓进行进一步处理。 通过计算轮廓面积,可以提取和识别图像中的区域或目标物体。 2、cv2.arcLength函数用于计算轮廓的周长。 这个例子中: contours是findContours检测出的所有轮廓...
一、查找图像轮廓:findContours()函数 coutours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) 1. 1、image与函数参数中的原图像一致 (opencv4~取消第一个参数) 2、coutours返回的轮廓 3、hierarchy图像的拓扑信息(轮廓层次)处理后 A、image:原始图像(灰度图像自动转换为二值化...
我不确定这里发生了什么,但当我在此图像上通过cv2.RETER_EXTERNAL使用findContours()函数时: 它似乎仍然可以检测内部轮廓,并奇怪地计算它们的面积,这阻止了我过滤不需要的轮廓。 有什么线索能解释为什么吗? 以下是原始和拨出的tresh图像: 以下是到目前为止的代码: 代码语言:javascript 复制...
从findContours结果中取出第一个轮廓 计算该轮廓的面积大小 结果存储在ret_area变量中 主要用于筛选分析 interessing 的轮廓,比如选择面积最大的轮廓进行进一步处理。 通过计算轮廓面积,可以提取和识别图像中的区域或目标物体。 2、cv2.arcLength函数 用于计算轮廓的周长 ...
接着使用cv2.findContours函数查找轮廓，并使用cv2.contourArea函数计算每个轮廓的面积。最后将面积输出。
利用findContours()函数寻找二值图中多个轮廓 对于每一个轮廓采用boundingRect(), minAreaRect()等进行拟合得到目标位置框 findContours()函数使用示例代码及结果如下: cv2.findContours() 2. 轮廓周长和面积 opencv提供函数arcLength()来计算点集所围区域的周长,其参数如下: ...
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: error: (-210) [start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL other...
cv2.findContours() 方法查找图像中的轮廓。最后，使用 cv2.contourArea() 方法计算第一个轮廓的面积，...