contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用OpenCV中的函数`cv2.findContours()`来查找二进制图像中的轮廓(contours)。它需要三个参数：

1. 输入图像：二进制图像，其中需要查找轮廓。
2. 轮廓检索模式：指定轮廓检索模式。可选值包括`cv2.RETR_EXTERNAL`(只检测外部轮廓)、`cv2.RETR_LIST`(检测所有轮廓，但不建立轮廓间的层级关系)、`cv2.RETR_TREE`(检测所有轮廓，并建立完整的层级关系)等。
3. 轮廓逼近方法：指定轮廓逼近方法。可选值包括`cv2.CHAIN_APPROX_NONE`（存储所有轮廓点）、`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`（仅存储端点），以及其他一些更高级的逼近方法。

函数返回两个值：轮廓(contours)和层级关系(hierarchy)。在这个函数中，只用到了轮廓(contours)。

相关问题

输入一张班级合影，用圆形、矩阵、椭圆等凸显出你自己所在的区域。 cv2.bitwise_and cv2.bitwise_or

首先，我们需要导入OpenCV库和numpy库：

import cv2
import numpy as np

然后，我们可以读取班级合影图片，并将其转换为灰度图像：

img = cv2.imread('class_photo.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们可以使用cv2.threshold函数将灰度图像转换为二值图像：

_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

现在，我们可以使用cv2.findContours函数查找二值图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在原始图像上：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制所有轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

接下来，我们可以创建一个与原始图像大小相同的掩模，然后使用cv2.circle、cv2.rectangle、cv2.ellipse等函数在掩模上绘制自己所在的区域：

# 创建掩模
mask = np.zeros_like(img)

# 绘制圆形
cv2.circle(mask, (300, 300), 150, (255, 255, 255), -1)

# 绘制矩形
cv2.rectangle(mask, (100, 100), (500, 400), (255, 255, 255), -1)

# 绘制椭圆
cv2.ellipse(mask, (600, 300), (100, 200), 45, 0, 360, (255, 255, 255), -1)

最后，我们可以使用cv2.bitwise_and或cv2.bitwise_or函数将掩模与原始图像相结合，以凸显出自己所在的区域：

# 将掩模与原始图像相结合
result = cv2.bitwise_and(img, mask)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('class_photo.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像转换为二值图像
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制所有轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 创建掩模
mask = np.zeros_like(img)

# 绘制圆形
cv2.circle(mask, (300, 300), 150, (255, 255, 255), -1)

# 绘制矩形
cv2.rectangle(mask, (100, 100), (500, 400), (255, 255, 255), -1)

# 绘制椭圆
cv2.ellipse(mask, (600, 300), (100, 200), 45, 0, 360, (255, 255, 255), -1)

# 将掩模与原始图像相结合
result = cv2.bitwise_and(img, mask)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

这段代码中有一些语法错误和拼写错误。以下是修正后的代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('blood.BMP', -1)
cv2.imshow("source", img)

dst = cv2.blur(img, (3, 3))
ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("thresh", thresh)

kernel = np.ones((4, 4), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

kernel1 = np.ones((3, 3), np.uint8)
close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1)
cv2.imshow("opening", close)

temp = close.copy()
h, w = close.shape[:2]
mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8)
cv2.floodFill(temp, mask, (230, 145), 255)
temp_inv = cv2.bitwise_not(temp)
result = close | temp_inv
cv2.imshow("result", result)

contours, hierarchy = cv2.findContours(result, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
count = 0
area = 0
for i in contours:
    if cv2.contourArea(i) > 73:
        area += cv2.contourArea(i)
        count += 1

count1 = 0
for i in contours:
    if cv2.contourArea(i) > 73:
        count1 += 1
    if cv2.contourArea(i) > (1.25 * area / count):
        count1 += 1
    if cv2.contourArea(i) > (2.1 * area / count):
        count1 += 1

print("细胞有%d个" % count1)
cv2.waitKey(0)

注意：这段代码仅供参考，可能还需要根据实际情况进行调整和修改。