cv2.findcontours()轮廓检索模式有哪些
时间: 2024-05-21 11:13:21 浏览: 9
您好,cv2.findcontours()轮廓检索模式有以下几种:
1. cv2.RETR_EXTERNAL:只检测最外层轮廓
2. cv2.RETR_LIST:检测所有轮廓,但不建立层级关系
3. cv2.RETR_CCOMP:检测所有轮廓,并将轮廓分为两级,即外层轮廓和内层轮廓
4. cv2.RETR_TREE:检测所有轮廓,并重建轮廓之间的层级关系
希望能对您有所帮助,如果您有其他问题,请随时提出。
相关问题
cv2.findContours获取最大轮廓
以下是使用cv2.findContours获取最大轮廓的Python代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 绘制最大轮廓
cv2.drawContours(img, [max_contour], -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,cv2.findContours函数用于查找轮廓,第一个参数是二值化后的图像,第二个参数是轮廓检索模式,第三个参数是轮廓近似方法。在这个例子中,我们使用cv2.RETR_EXTERNAL模式查找外部轮廓,使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE方法压缩水平、垂直和对角线方向的轮廓,并只保留端点。然后,我们使用max函数找到最大轮廓,使用cv2.drawContours函数绘制最大轮廓。
cv2.findContours 找外圈的轮廓
cv2.findContours是OpenCV库中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它可以帮助我们找到图像中物体的边界,并将其表示为一系列的点集。
使用cv2.findContours函数需要传入一个二值化的图像作为输入参数。该函数会返回一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个点集。
以下是cv2.findContours函数的基本用法:
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)
其中,参数image是输入的二值化图像,mode是轮廓检索模式,method是轮廓近似方法。
常用的轮廓检索模式有两种:
- cv2.RETR_EXTERNAL:只检测外部轮廓
- cv2.RETR_TREE:检测所有轮廓,并建立轮廓之间的层级关系
常用的轮廓近似方法有三种:
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE:存储所有的轮廓点
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点,只保留端点
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1和cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:应用Teh-Chin链逼近算法
返回值contours是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个点集。hierarchy是一个包含轮廓层级关系的数组。