python cv2.findcontours 实例
时间: 2023-09-03 20:15:40 浏览: 46
以下是一个使用Python OpenCV库中的cv2.findcontours函数的简单示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('example.png')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 查找轮廓
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('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码将读取名为example.png的图像,并将其转换为灰度图像。然后,它将对灰度图像进行二值化处理,并使用cv2.findContours函数查找轮廓。最后,它将绘制轮廓,并在窗口中显示图像。
相关问题
python实现手势识别_OpenCV+python手势识别框架和实例讲解
好的,下面是关于Python实现手势识别的讲解。
手势识别是计算机视觉领域的一个重要应用,可以应用于很多场景,比如手势控制智能家居、手势控制游戏等。本文介绍一种基于OpenCV和Python实现的手势识别框架。
首先,需要安装OpenCV库。可以通过pip install opencv-python安装。
接下来,需要准备一些训练数据。可以使用手势识别数据集,也可以自己录制一些手势视频作为训练数据。这里以自己录制的视频为例。
步骤如下:
1.读取视频帧
使用OpenCV读取视频帧,可以使用cv2.VideoCapture()函数。代码如下:
``` python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用的是电脑自带的摄像头,如果使用外接摄像头,则需要将0改为1或者2等,表示摄像头的编号。
2.手势检测
对于每一帧图像,需要进行手势检测,可以使用肤色检测的方法。代码如下:
``` python
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
frame = cv2.flip(frame, 1) # 翻转图像
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 转换颜色空间
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin) # 掩膜
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) # 图像与运算
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用的是HSV颜色空间,对肤色进行了阈值处理,得到掩膜,然后进行与运算,得到手部区域。
3.手势识别
对于手部区域,可以使用轮廓检测的方法,得到手部轮廓。代码如下:
``` python
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
frame = cv2.flip(frame, 1) # 翻转图像
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 转换颜色空间
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin) # 掩膜
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) # 图像与运算
gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 二值化
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea) # 手部轮廓
cv2.drawContours(frame, [cnt], 0, (0, 255, 0), 2) # 绘制轮廓
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用的是cv2.findContours()函数进行轮廓检测,然后找到最大轮廓,绘制出手部轮廓。
4.手势分类
对于手部轮廓,可以使用机器学习算法进行分类,得到手势的类别。这里使用KNN算法进行分类。代码如下:
``` python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
cap = cv2.VideoCapture(0)
k = 5 # KNN算法中的k值
hand_hist = None # 手部直方图
# 训练KNN分类器
def train_knn():
global hand_hist
# 读取训练数据
with np.load('hand_data.npz') as data:
train = data['train']
train_labels = data['train_labels']
# 计算手部直方图
hsv = cv2.cvtColor(train, cv2.COLOR_BGR2HSV)
roi = np.zeros([1, 50, 50, 3], dtype=hsv.dtype)
roi[0] = hsv[0:50, 0:50]
hsv_hist = cv2.calcHist(roi, [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
cv2.normalize(hsv_hist, hsv_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
hand_hist = hsv_hist.reshape([1, 180 * 256])
# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(hand_hist, train_labels)
return knn
# 手势分类
def classify(frame, knn):
global hand_hist
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0, 1], hand_hist, [0, 180, 0, 256], 1)
_, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)
thresh = cv2.merge((thresh, thresh, thresh))
res = cv2.bitwise_and(frame, thresh)
gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)
if cv2.contourArea(cnt) > 1000:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
roi = gray[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (50, 50), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
roi = roi.reshape([1, 50 * 50])
result = knn.predict(roi)
cv2.putText(frame, chr(result + 65), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
return frame
# 训练KNN分类器
knn = train_knn()
while True:
ret, frame = cap.read()
frame = cv2.flip(frame, 1) # 翻转图像
if hand_hist is None:
cv2.putText(frame, 'Press Space to calibrate', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
else:
frame = classify(frame, knn)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
elif cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '):
hand_hist = None
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用的是KNN算法进行分类,需要先训练KNN分类器。训练数据可以使用手势识别数据集,也可以使用自己录制的手势视频。这里使用的是手势识别数据集。训练数据需要保存到文件中,可以使用numpy.savez()函数进行保存,使用numpy.load()函数进行读取。
对于每一帧图像,需要先计算手部直方图,然后使用cv2.calcBackProject()函数进行反向投影,得到手部区域。对手部区域进行二值化、轮廓检测、矩形框选、手势分类等操作,最终得到手势类别。
以上就是基于OpenCV和Python实现手势识别的框架和实例讲解。
使用Python完成图像分割,给出代码实例
### 回答1:
使用Python完成图像分割,可以使用以下代码实例:import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('image.jpg')# 将图像转换为灰度gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]# 寻找轮廓contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]# 遍历并绘制轮廓for c in contours:x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)# 结果输出cv2.imwrite('segmented.png', img)
### 回答2:
使用Python进行图像分割可以使用OpenCV库来实现。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行阈值分割
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Segmented Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码首先使用`cv2.imread()`函数从文件加载图像。然后,使用`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为灰度图像,便于后续的阈值分割。接着,使用`cv2.threshold()`函数对灰度图像进行阈值分割,将图像分割为黑白两部分。然后,使用`cv2.findContours()`函数查找图像中所有的轮廓。最后,使用`cv2.drawContours()`函数将找到的轮廓绘制在原始图像上,并使用`cv2.imshow()`函数显示结果。在显示图像后,按任意键关闭窗口。
请注意,这只是一个简单的图像分割示例代码,实际应用中可能需要根据具体需求进行更多的图像处理和调整。
### 回答3:
图像分割是指将一张图像分割成若干个具有独立意义的区域或物体的过程。使用Python可以比较方便地完成图像分割任务。
首先,我们需要安装Python的图像处理库PIL(Pillow)。可以通过以下命令在终端或命令提示符中进行安装:
```
pip install pillow
```
接下来,我们可以使用Pillow库中的`Image`类来加载图像,并使用`split`方法进行图像分割。以下是一个示例代码:
```python
from PIL import Image
# 加载图像
image_path = "image.jpg"
image = Image.open(image_path)
# 分割图像
regions = image.split()
# 显示分割后的图像
for i, region in enumerate(regions):
region.show()
```
以上代码中,`Image.open`方法用于加载图像,可以将`image.jpg`替换为自己的图像文件路径。`image.split()`方法会将图像分割成多个相等大小的区域,并返回一个包含这些区域的列表。我们使用`enumerate`函数遍历区域列表,并使用`show`方法显示每个分割后的区域图像。
需要注意的是,以上代码仅实现了简单的图像分割操作,将图像分割为相等大小的区域。实际上,图像分割是一个复杂的问题,有许多不同的算法可以应用于不同的图像分割任务,如基于颜色、纹理、形状等特征的分割方法。需要根据具体的需求选择相应的算法和工具库来完成图像分割任务。
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![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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