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...
# opencv中利用函数boundingRect来对指定的点集进行包含,使得形成一个最合适的正向矩形框把当前指定的点集都框住 1. def getContours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > ...
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...
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()); ...
Python OpenCV查找图中的四边形/矩形 实例来源于OpenCV自带历程,这里以OpenCV4.2为例,路径为: F:\opencv4.2_release\opencv\sources\samples\python\squares.py 本文稍作修改,做简要说明。目标是找到下图中的矩形轮廓和四边形轮廓: 矩形的检测包含检测轮廓是四个顶点,同时两条边的夹角接近90°,代码和效果如下:...
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...
思路是对图片做完预处理后，直接调用cv.findContours()获取轮廓，然后遍历所有轮廓并根据设定的比例获取就...
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...