_,contours,_=cv2.findContours
时间: 2023-10-24 19:30:30 浏览: 38
函数`cv2.findContours()`用于在二进制图像中找到轮廓。该函数接受输入图像和一些可选参数,并返回包含所有轮廓信息的列表。其中的下划线 `_` 是一个占位符,用于忽略不需要的返回值。
你可以通过以下代码使用该函数:
```python
image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像
_, contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
其中,`image`是输入图像,`cv2.RETR_EXTERNAL`是轮廓检测模式,用于获取外部轮廓,`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`是轮廓近似方法,用于压缩轮廓表示。
注意:以上是基于 OpenCV 的 Python 接口进行操作,具体使用方式可能因版本而异,建议查阅相应的文档以获取准确的使用方法。
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:
```python
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。
contours, hierarchy = cv2.findContours
`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,参数`image`是输入图像,必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式,有以下几种取值:
- `cv2.RETR_EXTERNAL`:只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`:检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`:检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`:检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。
参数`method`表示轮廓逼近方法,有以下几种取值:
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`:存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。
函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量,其中包含有关图像拓扑的信息。
下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
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_NONE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```