cv2.find_contours

时间: 2023-09-03 07:13:33 浏览: 129
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Active_Contours-master_snake_beginners_源码

`cv2.find_contours`是OpenCV中的一个函数，用于在二值化图像中寻找轮廓。它的参数为二值化图像，以及轮廓寻找模式和轮廓逼近方法。函数会返回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。我们可以使用这些轮廓信息来进一步处理图像，如计算轮廓面积、周长、绘制轮廓等等。
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contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 对每个轮廓进行处理，例如绘制轮廓 cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 255, 0), ...
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Active contours（活动轮廓模型）是计算机视觉和图像处理领域用于图像分割的一类算法，它基于能量最小化方法来分割图像。图像分割是将数字图像细分为多个部分（即分割）的过程，目的是简化或改变图像的表示形式，使...

contours, _ = cv.findContours(binary1, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

- The second argument, "cv.RETR_TREE", specifies the retrieval mode for contours. This mode retrieves all of the contours and reconstructs a full hierarchy of nested contours. - The third argument, ...

import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入，返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框，避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小，并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题，请帮我更正

resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd....

find_contours

它的调用方式如下所示：findContours(image, contours, hierarchy, mode, method)。其中，image是输入的二值图像，contours是用于存储轮廓的数组，hierarchy是用于存储轮廓的层级关系的数组，mode是轮廓检索模式，...

import cv2 import math def cal_ang(start, center, end): point_1 = start point_2 = center point_3 = end a = math.sqrt( (point_2[0] - point_3[0]) * (point_2[0] - point_3[0]) + (point_2[1] - point_3[1]) * (point_2[1] - point_3[1])) b = math.sqrt( (point_1[0] - point_3[0]) * (point_1[0] - point_3[0]) + (point_1[1] - point_3[1]) * (point_1[1] - point_3[1])) c = math.sqrt( (point_1[0] - point_2[0]) * (point_1[0] - point_2[0]) + (point_1[1] - point_2[1]) * (point_1[1] - point_2[1])) A = math.degrees(math.acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c))) B = math.degrees(math.acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c))) C = math.degrees(math.acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b))) return B img = cv2.imread('46.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) hull = cv2.convexHull(contours[0],returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(contours[0],hull) start = end = (0,0) for i in range(0,defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(contours[0][s][0]) end = tuple(contours[0][e][0]) far = tuple(contours[0][f][0]) if d > 5000: cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,end,5,[0,0,255],-1) cv2.circle(img,start,5,[0,0,255],-1) break cv2.imshow('find', img) center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),8,(255,0,255),-1) cv2.circle(img,end,8,[255,0,0],-1) cv2.circle(img,start,8,[255,0,0],-1) cv2.line(img,start,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) cv2.line(img,end,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) angle = cal_ang(start,center,end) print('angle = %0.2f' % angle) length = (1 - angle / 360.0) * math.pi * radius * 2 print((angle / 360.0)) print('radius = %0.2f' % radius) strL = 'length=%0.2f' % length cv2.putText(img,strL,(int(center[0]-40),int(center[1]+40)),0,0.8,(0,255,0),2) cv2.imshow('result', img) angle_1 = cal_ang(start, center, ((center[0]+100),(center[1]))) angle_2 = cal_ang(end, center, ((center[0]+100),(center[1]))) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,-angle_1,0,(255,0,255),2, cv2.LINE_AA) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,0,angle_2,(255,0,255),2,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('result', img) cv2.imwrite('result.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(),将这段代码转换为c++

vector<vector<Vec4i>> defects(contours.size()); convexHull(contours[0], hull[0], false); convexHull(contours[0], hullsI[0], false); if (hullsI[0].size() > 0) { Point2f* pts = new Point2f[hullsI[0...

find_contours要求的图片格式

find_contours是OpenCV中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。它要求输入的图像必须是灰度图像，且必须是二值化的（只包含黑色和白色，没有灰色）。也就是说，输入的图像应该是一个单通道的、8位无符号整数类型（CV_8...

AttributeError: 'Image' object has no attribute 'find_contours'

- 函数名拼写错误，检查是否应该使用cv2.findContours()而非img.find_contours()。 - 图像数据处理有问题，可能需要先将图像转换为灰度或者二值化才能应用轮廓检测。 - 没有正确导入cv2模块，确保你在开始之前...
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Active_contours

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通过python中的skimage.mark_boundary可以标记边界，如何返回对应的框选方框坐标

这里，我们使用了skimage.measure.find_contours函数来查找边界轮廓，然后使用cv2.minAreaRect函数对轮廓进行多边形拟合，得到一个矩形框。最后，我们获取矩形框的左上角和右下角坐标，即可得到框选方框坐标。

Mat Train_Data, Train_Label; for (int cnt = 0; cnt < contours.size(); cnt++) { if (contourArea(contours[cnt]) > 10) { Rect rect = boundingRect(contours[cnt]); rectangle(Train_Chars, rect, Scalar(0, 255, 0), 2); Mat ROI = binImg(rect); imshow("ROI", ROI); imshow("Training_Chars", Train_Chars); int charVal = waitKey(0); //将字符通过键盘输入给予标签 if (find(ValidChars.begin(), ValidChars.end(), charVal) != ValidChars.end()) { //如果输入的字符在字符匹配表中，则进行存储 //由于我们在识别字符时，会遇到各种尺寸的字符，故将所有的字符固定同一尺寸 Mat resizeRoi; resize(ROI, resizeRoi, Size(ImgWidth, ImgHeight)); //将图像转成浮点型，因为KNN训练数据集读取的是浮点型数据 Mat RoiFloat; resizeRoi.convertTo(RoiFloat, CV_32FC1); Train_Data.push_back(RoiFloat.reshape(0,1)); Train_Label.push_back(charVal); cout << charVal << endl; } } } 用PYTHON重写一下

contours, _ = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 创建训练数据集和标签 train_data = np.empty((0, img_width * img_height), dtype=np.float32) train_label = np.empty...

# find contours of each welding line # 根据mask的每个类别, 用opencv找轮廓方法进行分类 n_class = self.config["n_class"] img_show, contours_info = FindContour(img, imgROI, n_class)

然后，利用cv2.findContours()函数对imgROI数组中的像素进行轮廓查找，查找结果存储在变量contours中。 接着，遍历contours中的每个轮廓，对每个轮廓进行面积和周长的计算，并根据计算结果的大小进行分类，将每个...

find_colors

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) colors = [] for contour in contours: color = image[mask == cv2.contourArea(contour)].tolist() if len(color) > 2 ...

opencv find_shape_model

OpenCV provides a function called cv2.findContours() that can be used to find the contours of a shape in an image. To find a specific shape model, you can first create a template of the shape you ...

代码解释具体算法// Find 轮廓 of possibles plates 求轮廓。求出图中所有的轮廓。这个算法会把全图的轮廓都计算出来，因此要进行筛选。 MatVector contours = new MatVector(); findContours(img_threshold, contours, // a vector of contours CV_RETR_EXTERNAL, // 提取外部轮廓 CV_CHAIN_APPROX_NONE); // all pixels of each contours Mat result = new Mat(); // 筛选。对轮廓求最小外接矩形，然后验证，不满足条件的淘汰。 Vector<RotatedRect> rects = new Vector<RotatedRect>(); for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) { RotatedRect mr = minAreaRect(contours.get(i)); if (verifySizes(mr)) rects.add(mr); }

2. 使用 CV_RETR_EXTERNAL 参数表示只寻找最外边的轮廓。 3. 使用 CV_CHAIN_APPROX_NONE 参数表示保留所有轮廓上的像素点。 4. 对于每个轮廓，使用 minAreaRect 函数求出其最小外接矩形。 5. 使用 verifySizes 函数...

find_sphere_position函数是什么

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 如果有轮廓，选择最大的轮廓作为球体位置 if contours: max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, _ = ...

class knnDetector: def __init__(self, history, dist2Threshold, minArea): self.minArea = minArea self.detector = cv2.createBackgroundSubtractorKNN( history, dist2Threshold, False ) self.kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) def detectOneFrame(self, frame): if frame is None: return None # start = time.time() mask = self.detector.apply(frame) # stop = time.time() # print("detect cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, self.kernel) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_DILATE, self.kernel) # stop = time.time() # print("open contours cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() contours, hierarchy = cv2.findContours( mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # stop = time.time() # print("find contours cast {} ms".format(stop - start)) i = 0 bboxs = [] # start = time.time() for c in contours: i += 1 if cv2.contourArea(c) < self.minArea: continue bboxs.append(cv2.boundingRect(c)) # stop = time.time() # print("select cast {} ms".format(stop - start)) return mask, bboxs

接着，使用cv2.findContours方法查找前景掩码中的轮廓，并筛选出面积大于等于minArea的轮廓，并使用cv2.boundingRect方法得到轮廓的边界框。最后，将所有边界框添加到bboxs列表中，并返回该列表及前景掩码...

# Convert the frame to grayscale gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply adaptive thresholding to create binary image with white areas representing potential crispers thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 5) # Use contour detection to find the contours of the potential crispers contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Convert BGR to HSV color space for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # Skip any contour that is too small if w < 20 or h < 20: continue # Extract the region of interest (ROI) from the original grayscale frame roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] # Calculate average pixel value in the ROI avg_pixel_value = cv2.mean(roi_gray)[0] # If the ROI has a lower than threshold average pixel value then it's probably transparent if avg_pixel_value < 100: # Draw rectangle around the crisper on the original color frame cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # Print the coordinates of crisper's center print(f"Crisper coordinate: ({x + w//2}, {y + h//2})") # Display the resulting frame cv2.imshow('Transparent Crisper Detection', frame)

2.使用自适应阈值法创建二值图像，其中白色区域表示可能存在的透明物体。 3.使用轮廓检测方法（findContours）找到可能存在的透明物体的轮廓。 4.对于每个轮廓，首先检查其大小是否足够大，如果太小，则忽略该轮廓...

cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

This line of code uses the OpenCV library's "findContours" function to find the contours (boundaries) of the white regions in a binary mask image. The function takes three arguments: 1. The binary ...

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