在OpenCV中,矩形检测通常通过边缘检测、轮廓查找等步骤实现。一种常见的方法是使用Canny边缘检测器找到图像中的边缘,然后通过轮廓查找算法(如findContours)来找到边缘围成的形状,最后通过形状分析确定哪些轮廓是矩形。 实战操作 1. 读取图片 首先,我们需要读取一张包含矩形框的图片。 import cv2 # 读取图片 image = cv2...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。其中之一是findContours函数,用于在图像中查找并提取轮廓。 最小外接矩形是一个能完全包围一个轮廓的最小矩形,通常用来描述物体的位置和姿态。通过结合findContours和minAreaRect函数,可以在Python...
cv2.findContours() 的第三个参数 method为轮廓的近似办法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息 cv...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下: 代码语言:javascript 复制 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RE...
cv2.findContours()函数首先返回一个list,list中每个元素都是图像中的一个轮廓,用numpy中的ndarray表示。hierarchy返回值该函数还可返回一个可选的hiararchy结果,这是一个ndarray,其中的元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前一...
你可以使用 OpenCV 库的 findContours 函数找到图像中的轮廓，然后利用轮廓的属性筛选出矩形。以下是一个...
简介:【菜菜的CV进阶之路-数据预处理-基础】Python轮廓检测、找出轮廓中心点、绘制最小矩形框并裁剪 一、获取轮廓: 主要使用OpenCV的cv2.findContours()方法: 1. findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,2. OutputArray hierarchy, int mode,3. int method, Point offset=Point()); ...
一、查找图像轮廓 opencv python中查找图像轮廓的API为:findContours函数 该函数接受二值图作为参数,根据参数,可查找物体外轮廓、内外轮廓,保存轮廓点、压缩等等... 如:contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RE
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours importnumpy as npimportcv2im=cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ...