opencv检测轮廓上的缺口
时间: 2023-09-30 14:07:49 浏览: 47
要检测轮廓上的缺口,可以使用OpenCV中的轮廓分析函数。具体步骤如下:
1. 获取轮廓:使用 `cv2.findContours()` 函数获取图像中的轮廓。
2. 遍历轮廓:使用 `cv2.drawContours()` 函数将轮廓绘制在图像上。
3. 分析轮廓:使用 `cv2.approxPolyDP()` 函数对轮廓进行逼近,得到多边形的顶点。
4. 判断缺口:遍历多边形的顶点,计算相邻顶点之间的距离,判断是否存在距离大于某一阈值的缺口。
下面是一个基本的代码实现:
``` python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 灰度化和二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历轮廓,绘制多边形
for contour in contours:
approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 0, 255), 2)
# 判断缺口
for i in range(len(approx)):
p1 = approx[i][0]
p2 = approx[(i + 1) % len(approx)][0]
distance = ((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2) ** 0.5
if distance > 30:
cv2.circle(img, tuple(p1), 5, (0, 255, 0), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,上述代码只是一个基本的实现,阈值的选择需要根据实际情况进行调整。