cv2.findContours（）使用方法，举个例子

cv2.findContours()是OpenCV中的一个函数，用于检测和提取图像中的轮廓。它接收一幅二值化图像作为输入，并返回轮廓的点集。

下面是一个简单的例子，用于演示如何使用cv2.findContours()：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.png')

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

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 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('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，首先读取一张图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用cv2.threshold()函数将图像二值化，以便于轮廓的查找。然后使用cv2.findContours()函数查找轮廓，并将其存储在变量contours中。最后使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓，并将其显示在窗口中。

相关问题

red_contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) blue_contours, _ = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) green_contours, _ = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) yellow_contours, _ = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用OpenCV库的`findContours`函数来检测每个颜色掩码中的轮廓。以下是代码示例：

import cv2

red_contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
blue_contours, _ = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
green_contours, _ = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
yellow_contours, _ = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在这个例子中，`findContours`函数接受三个参数：输入的二值图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。对于每个颜色掩码，我们分别使用`RETR_EXTERNAL`模式来检测外部轮廓，并使用`CHAIN_APPROX_SIMPLE`方法进行简单的轮廓近似。函数返回两个值，第一个是轮廓列表（在这里我们将其赋值给`red_contours`、`blue_contours`、`green_contours`和`yellow_contours`），第二个是层次结构（在这里我们使用下划线表示我们不关心它）。这样，你可以使用这些轮廓列表来进一步处理和分析检测到的颜色区域。

举个cv2.findcontours返回值的例子

当使用cv2.findContours()函数时，它将返回三个值：轮廓、层次结构和轮廓的近似方法。以下是一个示例：

import cv2

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

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

# 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_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 显示轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，cv2.findContours()函数返回了轮廓和层次结构。轮廓是一个列表，其中每个元素都是一个数组，表示一条轮廓线。层次结构是一个numpy数组，表示每个轮廓的父子关系。