OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中心的边缘非0像素对其的支持程
接着,采用OpenCV中的轮廓检测算法找出同心圆的轮廓。最后,根据轮廓信息利用几何方法计算出每个圆的几何中心,同心圆的圆心即为所有圆几何中心的平均位置。在实现时,可利用OpenCV的函数,如cv2.findContours和cv2.minEnclosingCircle进行轮廓检测和最小外接圆计算。 一、图像预处理 在执行同心圆圆心检测之前,需要对图像进行一...
注意,findcontours函数会“原地”修改输入的图像。这一点可通过下面的语句验证: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv2.imshow("binary",binary)contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.imshow("binary2",binary) 执行这些语句后会发现原图被修改了。
找到一个正方形轮廓很简单,要找到到不规则的,歪斜的以及旋转的形状,可以用Open CV的cv2.findContours()函数,它能得到最好的结果,下面来看一副图: 现实的应用会对目标的边界框,最小矩形面积,最小闭圆特别感兴趣,将cv2.findContours()函数和少量的OpenCV的功能相结合就非常容易实现这些功能: 使用boundingRect()函数计...
一. findCounters轮廓检测 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 ...
OpenCV的HoughCircles函数可用来检测圆,它与使用HoughLines函数类似。像用来决定删除或保留直线的两个参数minLineLength和maxLineGap 一样,HoughCircles 有一个圆心间的最小距离和圆的最小及最大半径。 代码示例 3.代码解释 cv2.medianBlur():中值滤波,模板大小这里用的是5*5,最后显示的图像中滤波后的img比原图要清晰...
contours,hierarchy=cv2.findContours(image, mode, method) 返回一个二元组(contours,hierarchy)。 contours:检测到的轮廓列表,每个轮廓是一个numpy数组。 hierarchy:轮廓的层次信息。 参数: image:需要检测轮廓的图。必须是个经过二值化处理的灰度图像。
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method) image:输入图像 mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓;cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系;cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上一层为外边界,内层为内孔的边界。
cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) opencv2返回两个值:contours:hierarchy。opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy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...
然后我们来检测轮廓并画出来。 findContours的输出有三项,分别是img,contours,hierachy,我们等会分别看看是什么东西。 这个输出的元组的第一个元素是原图像,也就是输入的图像。 输出的c是一个列表。列表的每一个元素是numpy的数组,应该代表的是一个边界。