findContours函数取出的轮廓有重叠
时间: 2023-11-04 21:53:37 浏览: 40
回答: 当使用findContours函数查找轮廓时,有时会出现轮廓重叠的情况。这是因为在图像中存在一些形状在其他形状内部的情况,即嵌套轮廓。这种情况下,外部轮廓被称为父级轮廓,内部轮廓被称为子轮廓。轮廓的层次结构(hierarchy)可以表示轮廓之间的关系,包括子项和父项等。因此,在使用findContours函数时,可以通过hierarchy参数来处理轮廓重叠的情况,删除那些既有子轮廓又有父轮廓的轮廓,以达到筛选轮廓的目的。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV—轮廓操作一站式详解:查找/筛选/绘制/形状描述与重心标注(Python版)](https://blog.csdn.net/iracer/article/details/90695914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
C++ findContours函数取出的轮廓有重叠
回答: 在C++中,使用findContours函数提取的轮廓可能会有重叠的情况发生。\[1\]这是因为findContours函数默认使用的轮廓检测模式是CV_RETR_EXTERNAL,即只提取外部轮廓。如果图像中存在内部轮廓或重叠的轮廓,它们将被忽略。要解决这个问题,可以尝试使用其他的轮廓检测模式,如CV_RETR_LIST或CV_RETR_TREE,以提取所有的轮廓,包括内部轮廓。另外,还可以使用CV_CHAIN_APPROX_NONE参数来保留所有轮廓的所有像素点,而不是进行轮廓的近似处理。\[1\]这样可以确保提取的轮廓不会有重叠的情况发生。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [车牌识别easypr的详细介绍](https://blog.csdn.net/zdf511391565/article/details/116092746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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如何使用cv2.findContours函数获取轮廓?
使用cv2.findContours函数可以获取图像中的轮廓。以下是使用该函数的步骤:
1. 首先,确保已经导入了OpenCV库:import cv2
2. 加载图像:image = cv2.imread('image.jpg')
3. 将图像转换为灰度图像:gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
4. 对图像进行二值化处理:ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
5. 查找轮廓:contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
- 第一个参数是二值化图像。
- 第二个参数是轮廓检索模式,RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓。
- 第三个参数是轮廓逼近方法,CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的逼近方法。
6. 绘制轮廓:cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
- 第一个参数是原始图像。
- 第二个参数是轮廓列表。
- 第三个参数是要绘制的轮廓索引,-1表示绘制所有轮廓。
- 第四个参数是轮廓的颜色,(0, 0, 255)表示红色。
- 第五个参数是轮廓的线宽,2表示线宽为2个像素。
7. 显示图像:cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上是使用cv2.findContours函数获取轮廓的基本步骤。你可以根据需要进行参数的调整和进一步的处理。