这段代码是什么cv2.findContours(img_l, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2024-05-09 14:04:53 浏览: 137
CPP

cvFindContours的应用

这段代码使用 OpenCV 库中的 `findContours` 函数来查找图像中的轮廓。具体来说，函数的输入参数 `img_l` 是二值化图像，`cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只提取最外层的轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 则表示使用简单的轮廓逼近算法来压缩轮廓，从而节省内存空间。函数的输出结果是一个包含轮廓信息的列表。
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Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例

主要介绍了Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

报错如何解决，Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86135\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\tkinter\__init__.py", line 1892, in __call__ return self.func(*args) File "F:\pycharm\实验5\Demo5_2.py", line 38, in count_cells _, contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) self.count = len(contours) self.count_label.config(text="Cell Count: {}".format(self.count)) def run(self):...

cv2.findContours参数

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它的参数如下： - 第一个参数是输入图像，必须是单通道的...contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[37] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show() # 初始化空白图像 output = np.zeros_like(img_np) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = segments == i # 将当前超像素块的掩码赋值给输出图像 output[mask] = segment_regions[i] * 255 # 绘制超像素块的边缘 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(output, contours, -1, (255, 255, 0), 1) # 显示超像素块的区域和边缘 plt.imshow(output) plt.show()上述代码出现问题：ValueError: shape mismatch: value array of shape (500,500) could not be broadcast to indexing result of shape (0,3)

contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(output, contours, -1, (255, 255, 0), 1) # 显示超像素块的区域和边缘 plt.imshow...

cv2.findContours

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

File "D:\pythonProject3_SCV\s.py", line 81, in segment_characters img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours( ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 更改为： python contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2....

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows找错误

这是一个Python函数的开头，用于导入需要使用的库。其中numpy库被导入并重命名为np，用于进行数学...cv2库被导入并重命名为cv，用于图像处理。 函数名称为contours_area，它的参数是一个轮廓，用于计算该轮廓的面积。

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('hd.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 修改这段代码将 最大轮廓的白的像素点如何将白的像素点变成黑的并保证其他区域不变py代码# 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) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv2.drawContours(mask, [max_contour], 0, 255, -1) # 应用掩码 result = np.zeros_like(img) result[mask == 255] = img[mask == 255] # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.imwrite('zuida.jpg', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

_, 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) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv...

cv2.findContours输入参数与返回值

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

cv.findContours如何使用

contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) cv.imshow('image', img) cv.waitKey(0) 这个示例代码加载一张...

contours, hierarchy = cv2.findContours

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0)...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[0] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show()，将上述显示的超像素块区域的边缘添加一种颜色

contours, _ = cv2.findContours(segment_region, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓绘制在超像素块区域上，并设置颜色和线条宽度 segment_region_with_contours = cv2.drawContours(segment_...

Mat imgthreshold; Mat imgsrc = cv::imread("C:/Users/Dell/Pictures/Camera Roll/6.png",0); imshow("imgsrc", imgsrc); threshold(imgsrc, imgthreshold,50, 110, THRESH_BINARY); imshow("imgthreshold", imgthreshold); vector<vector> contours; findContours(imgthreshold, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); cv::Mat imgdraw = imgsrc.clone(); drawContours(imgdraw, contours, -1, (0, 0, 255),0); imshow("imgdraw", imgdraw); waitKey(0);为什么这块输出的是白色边框而不是红色

findContours(imgthreshold, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); cv::Mat imgdraw = imgsrc.clone(); drawContours(imgdraw, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 1); // 修改这里 imshow("imgdraw", ...

cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)参数

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

用Python实现沿轮廓描点可以使用OpenCV库中的cv2.findContours()函数，这个函数会返回一系列的轮廓点，我只想画出十分之一的轮廓点，应该怎么写呢现沿轮廓描点。

可以使用for循环，示例代码如下：contours = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for i in range(0, len(contours[0]), 10): cv2.drawContours(img, contours[0][i], 0, (0, 255, 0...

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)代码含义以及源代码讲解

这段代码的含义是使用OpenCV库中的函数cv2.findContours()寻找二值图像中的轮廓(contours)。 具体来说，cv2.findContours()函数有三个参数：输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。在这个例子中，我们使用二值...

import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载之前训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model('mnist_cnn_model') for img in images_data: # 将RGB格式转换为BGR格式 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化计数器 count = 0 # 遍历所有轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) if area < 200 or area > 2000: # 如果轮廓面积小于10个像素，则忽略该轮廓 continue # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原始图像上标记出抠出来的数字部分，并将BGR格式转换为RGB格式 cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) digit = cv2.cvtColor(img_bgr[y:y+h, x:x+w], cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对数字图像进行预处理，使其与训练数据具有相同的格式 digit_resized = cv2.resize(digit, (28, 28)) digit_gray = cv2.cvtColor(digit_resized, cv2.COLOR_RGB2GRAY) digit_normalized = digit_gray / 255.0 digit_reshaped = np.reshape(digit_normalized, (1, 28, 28)) # 进行预测并输出最大概率对应的数字 prediction = model.predict(digit_reshaped) digit_class = np.argmax(prediction) print("抠出来的数字是:", digit_class) # 增加计数器 count += 1 # 在原始图像上显示标记过的抠出来的数字部分 #plt.figure(figsize=(20, 20)) #plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)) #plt.show() # 显示抠出来的数字个数 print("抠出来了{}个数字".format(count)) 如何解决error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_12928/408549256.py in <module> 8 for img in images_data: 9 # 将RGB格式转换为BGR格式 ---> 10 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) 11 12 # 转换为灰度图像 error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'这个错误

根据错误提示，cvtColor函数的src参数不是一个numpy数组或标量。检查一下images_data中的图片格式是否正确。...代码示例如下： images_data = [np.array(image) for image in images_data]

kernelX = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (50, 1)) kernelY = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 20)) #x方向进行闭操作（抑制暗细节） image = cv.dilate(image, kernelX) image = cv.erode(image, kernelX) #y方向的开操作 image = cv.erode(image, kernelY) image = cv.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 cv_imshow("image",image) ############################################################ ############################################################################################################## # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] # 根据轮廓的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像 if (weight > (height * 3.5)) and (weight < (height * 4)):#3.5 4 temple_recognition = origin_image[y:y + height, x:x + weight] cv_imshow('temple_recognition',temple_recognition) print("img_shape="+str(temple_recognition.shape)) temple_recognition = cv.resize(temple_recognition, (233, 60)) tem_x = temple_recognition.shape[1] tem_y = temple_recognition.shape[0] temple_recognition = temple_recognition[5:58,5:225] cv_imshow('temple_recognition', temple_recognition)

接下来使用cv.findContours函数获取图像中的轮廓，参数cv.RETR_EXTERNAL表示只检索外部轮廓，cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只存储轮廓的拐点信息。 最后遍历所有轮廓，根据车牌的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取...

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