查找轮廓:使用cv2.findContours()函数从二值图中提取轮廓。 绘制矩形:对于每个轮廓,使用cv2.boundingRect()计算外接矩形的坐标,然后利用cv2.rectangle()函数将矩形绘制到原始图像上。 显示结果:最后,通过cv2.imshow()函数显示绘制结果。 3. 系列图 该过程可以通过以下序列图来表示: 图像OpenCV用户图像OpenCV用户读取图像...
使用cv2.findContours检测轮廓,并返回检测到的轮廓列表。 对每一个轮廓,我们使用cv2.minAreaRect找到其最小外接矩形,并使用cv2.boxPoints将矩形的点转换为整数。 最后,我们使用cv2.drawContours将轮廓和外接矩形绘制在原图上,并调用cv2.imshow显示结果。 6. 序列图 以下是轮廓识别与绘制最小外接矩形的序列图: 图像O...
opencv-python 最小外接矩形_转载 所用函数: cv2.threshold() —— 阈值处理 cv2.findContours() —— 轮廓检测 cv2.boundingRect() —— 最大外接矩阵 cv2.rectangle() —— 画出矩形 cv2.minAreaRect —— 找到最小外接矩形(矩形具有一定的角度) cv2.boxPoints —— 外接矩形的坐标位置 cv2.drawContours(...
opencv-python 最小外接矩形_转载 所用函数: cv2.threshold() —— 阈值处理 cv2.findContours() —— 轮廓检测 cv2.boundingRect() —— 最大外接矩阵 cv2.rectangle() —— 画出矩形 cv2.minAreaRect —— 找到最小外接矩形(矩形具有一定的角度) cv2.boxPoints —— 外接矩形的坐标位置 cv2.drawContours(...
设(x,y)为矩形的左上角坐标,(w,h)为宽度和高度 代码: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('img7.png') imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0) im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE,...
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。
使用Python和OpenCV的findContours()函数可以检测图像中的轮廓，然后用cv2.minAreaRect()方法来获得每个轮廓...
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...
进行边缘检测处理后，我们可以看到图像中会保留有比较明显的边缘信息，下一步我们可以用 OpenCV 将边缘轮廓提取出来，这里需要用到 findContours 方法，方法声明如下：def findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)比较重要的参数介绍如下：image：即需要被处理的图像。mode：定义...