pip install opencv-python 1. 代码示例 接下来,我们将使用一个简单的示例来说明如何使用OpenCV的findContours和minAreaRect函数来找到图像中轮廓的最小外接矩形。 importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('image.png')# 将图像转换为灰度图像gray=cv2.cvtCo
这通常是通过 cv2.findContours 函数从二值图像中检测到的轮廓。返回值 cv2.minAreaRect 返回一个 Box2D 对象,该对象包含最小外接矩形的以下信息: 中心点坐标(center):矩形的中心点 (cx, cy)。宽高(size):矩形的宽度和高度 (width, height)。注意,这里的宽度不一定总是小于高度;矩形的方向是根据其最小面积...
cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化处理_,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 找出轮廓contours,_=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 绘制最小外接矩形forcontourincontours:# 计算最小外接矩形rect=cv2.minAreaRect(contour)box...
使用OpenCV找到图像中的轮廓: 在找到轮廓之前,我们需要将图像转换为灰度图,并进行二值化处理。然后,使用cv2.findContours函数来检测轮廓。 python # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 ...
cv2.findContours 是 OpenCV 库中一个非常重要的函数,它用于在二值图像中检测轮廓。这个函数可以找到所有非零像素的边界,并将它们作为轮廓返回。以下是 cv2.findContours 函数的详细介绍: cv2.findContours函数语法 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method) ...
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。
opencv-python图像轮廓 本章节介绍图像轮廓查找和绘制,图像轮廓的多边形逼近,凸包和外接矩形等。 图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线,轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。 为了检测的准确性,需要先对图形进行二值化或canny操作。 提取轮廓时会修改原图像,如果要继续使用原图像,应该先把原图像存入...
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...
轮廓检测也是图像处理中经常用到的。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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 img=cv2.imread("./test.jpg")gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2...
之前做过类似的：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...