python cv2.findContours()参数配置

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它有三个参数：

1. image：输入图像，必须是一个二值图像（黑白图）。

2. mode：轮廓查找模式，有四种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，但不建立轮廓层级关系。
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并建立两层轮廓结构。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并建立完整的轮廓层级结构。

3. method：轮廓逼近方法，有三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点，适用于绘制轮廓。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储水平、垂直、对角线方向的轮廓点，适用于轮廓面积计算等操作。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teague-Chinliski算法进行轮廓逼近，适用于高精度轮廓。

一般来说，cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是最常用的参数配置。例如：

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中threshold_image是一个二值图像，contours是找到的轮廓，hierarchy是轮廓之间的关系。

相关问题

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码主要是对一张图片进行边缘检测，并找出图片中的一个矩形区域进行裁剪。下面是对代码的一些优化建议：

1. 将代码拆分成多个函数，增加代码的可读性和可维护性。
2. 将文件路径字符串改为使用原始字符串（raw string），以避免转义字符带来的问题。
3. 考虑使用命令行参数或配置文件来指定输入文件路径和其他参数，以增加代码的灵活性。
4. 添加错误处理机制，例如检查文件是否存在，处理可能出现的异常情况。
5. 使用`with`语句来管理资源，例如`cv2.VideoCapture`和`cv2.imshow`，以确保资源的正确释放。
6. 使用`argparse`模块来解析命令行参数，以方便指定不同的参数和选项。
7. 使用更具描述性的变量名，以增加代码的可读性。
8. 添加注释来解释代码的功能和逻辑。
9. 考虑使用适当的异常处理机制，例如在无法找到矩形区域时抛出异常或返回错误码。

以上是对代码的一些优化建议，你可以根据实际需求进行调整。

python影像文字区域标示及文字识别记录到log里

好的，下面我给您提供一种基于Python实现影像文字区域标示及文字识别记录到log里的示例代码：

import cv2
import pytesseract
import logging

# 配置日志记录器
logging.basicConfig(filename='ocr.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 对图像进行灰度化和二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 使用形态学操作去除噪声和分割文字区域
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
dilate = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=1)

# 使用文字识别库识别图像中的文字
text = pytesseract.image_to_string(dilate, lang='chi_sim')

# 将识别结果记录到log文件中
logging.info(text)

# 在图像中标示出文字区域
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码使用OpenCV和pytesseract库实现影像文字区域标示和文字识别，并通过logging模块将识别结果记录到log文件中。需要注意的是，为了使pytesseract能够正确识别中文字符，需要在调用image_to_string方法时指定lang参数为'chi_sim'。