而外接矩形(bounding rectangle)是将轮廓包围在最小矩形框内的矩形,用于描述对象的大致位置和大小。在Python中,我们可以使用OpenCV库中的findContours函数来计算轮廓,并通过boundingRect函数计算外接矩形的坐标和尺寸。 findContours函数 findContours函数是OpenCV中用于查找图像中所有轮廓的函数。它的基本语法如下: contours,_=...
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...
【Python】【OpenCV】绘制外接矩形、外接圆 外接矩形、外接圆: 1importcv22importnumpy34img = cv2.imread('../img/img.png', -1)5ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)6contours, hier =cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)78forcincontours:...
OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 importcv2 img=cv2.imread('wujiaoxing.png') gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
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...
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。
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...
在图像处理中，识别并切割出所有矩形是常见需求。使用Python与OpenCV库能轻松实现这一目标。关键在于找到图像中的轮廓并筛选出矩形。具体步骤如下：首先，加载并预处理图像。利用OpenCV库的imread函数加载图像，然后通过阈值化、高斯模糊等操作，减少图像噪声，增强轮廓特征。接着，使用findContours函数，通过cv2....
当你完成图像分割之后,图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标,OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。 1. 基本使用方法如下:轮廓检测 补充:再...