第一个参数是一张图片,可以是原图或者其他。第二个参数是轮廓,也可以说是cv2.findContours()找出来的点集,一个列表。第三个参数是对轮廓(第二个参数)的索引,当需要绘制独立轮廓时很有用,若要全部绘制可设为-1。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。 还有在使用OpenCV查找轮廓时,为了更准确,需要进行二值化处理:阈...
findContours函数参数: image:需要查找轮廓的图片,图片为二值图像 mode:查找轮廓的模式: cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测轮廓但不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立具有两个等级关系的轮廓 cv2.RETR_TREE 建立具有树形等级结构的轮廓 method:轮廓近似方法: cv2.CHAIN_APPROX_NONE cv2.CHAIN_APPRO...
Opencv图像轮廓检测主要是通过对图像进行边缘提取,并将提取出的边缘连接成为一个完整的边缘线来实现的。 图像轮廓 和边缘的区别,边缘是零散的,而图像的轮廓是一个整体 cv2.findContours() 是Opencv库中的一个函数,用于在二值化图像中查找轮廓。该函数的参数包括三个部分: img: 需要查找轮廓的源图像,必须是一个灰度...
cv2.findContours 函数会修改原始图像,因此如果需要保留原始图像,应该先复制一份。 在OpenCV 4.x 版本中,函数只返回两个值:contours 和 hierarchy。而在 OpenCV 3.x 版本中,它返回三个值,包括修改后的原始图像。 使用findContours函数获得图像轮廓并获取边界框、最小矩形、以及最小外接圆形。 本次代码使用OpenCV 3...
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 参数 第一个参数是寻找轮廓的图像; 第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口): cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
利用findContours()函数寻找二值图中多个轮廓 对于每一个轮廓采用boundingRect(), minAreaRect()等进行拟合得到目标位置框 findContours()函数使用示例代码及结果如下: cv2.findContours() 2. 轮廓周长和面积 opencv提供函数arcLength()来计算点集所围区域的周长,其参数如下: ...
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 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,hiera...
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 image = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) #image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)...
这仅当存在可用的层次结构时,才考虑参数。 Offset:将所有绘制的轮廓移动指定的量。 六、实例 # -*- coding: utf-8 -*-""" Created on Sun May 26 18:02:32 2024 E:\OpenCV\Ky_Jy22.py """importcv2defFindContours(img_path='D:\OpenCVpic\Contous.jpg'):#读取图像img_src=cv2.imread(img_path...
[image,] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 三个返回值:图像,轮廓,轮廓的层析结构 轮廓检索方式: cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓