contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何判断轮廓是否在图像左上角原点的30像素的矩形区域内
时间: 2023-08-13 12:37:41 浏览: 75
可以通过遍历每个轮廓的所有点,判断这些点是否在给定的矩形区域内。
具体步骤如下:
1. 定义一个矩形区域,左上角坐标为 (x, y),宽度为 w,高度为 h。在本题中,左上角原点的30像素的矩形区域,即 x=0,y=0,w=30,h=30。
2. 遍历每个轮廓的所有点,通过判断每个点的坐标是否在矩形区域内,来判断轮廓是否在矩形区域内。
3. 判断点 (x, y) 是否在矩形区域内,可以使用以下代码:
```
if x >= rect_x and x <= rect_x + rect_w and y >= rect_y and y <= rect_y + rect_h:
# 点在矩形区域内
# 在这里可以进行一些操作,比如将轮廓的颜色修改为红色
cv2.drawContours(image, [contour], 0, (0, 0, 255), 2)
```
其中,`rect_x`、`rect_y`、`rect_w` 和 `rect_h` 分别表示矩形区域的左上角坐标和宽度、高度;`contour` 表示当前遍历到的轮廓。
完整的代码如下:
```
import cv2
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rect_x = 0
rect_y = 0
rect_w = 30
rect_h = 30
for contour in contours:
for point in contour:
x, y = point[0]
if x >= rect_x and x <= rect_x + rect_w and y >= rect_y and y <= rect_y + rect_h:
# 点在矩形区域内
# 在这里可以进行一些操作,比如将轮廓的颜色修改为红色
cv2.drawContours(image, [contour], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```