cv2.RETR_TREE

时间: 2023-10-09 07:09:06 浏览: 102
cv2.RETR_TREE是OpenCV中的一个轮廓检索模式之一。它会建立一个等级树结构的轮廓，即每个轮廓都有一个父轮廓和子轮廓的关系。这种模式可以用于分析轮廓之间的层次关系，例如判断一个轮廓是否是另一个轮廓的子轮廓。在使用cv2.findContours()函数时，将第二个参数设置为cv2.RETR_TREE可以获取到轮廓的层次结构信息。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [OpenCV-Python 轮廓分层 | 二十五](https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103910821)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [opencv中轮廓检测代码参数解释（Python）](https://blog.csdn.net/szy525525/article/details/85839272)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Detection.rar_Windows编程_Python_

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 6. **绘制轮廓**：最后，我们可以用drawContours()函数在原图像上画出轮廓。 python cv2.drawContours(image,...
pdf

关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0...

修改为contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]，程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] 这种写法可以确保只获取到前两个元素，而忽略掉可能存在的第三个元素，即使 cv2.findContours 函数返回的...

D:\python3.8\python.exe D:/pythonProject1/bishe1.py 俯视or侧视：俯视 D:\python3.8\lib\site-packages\skimage\io\_plugins\matplotlib_plugin.py:149: UserWarning: Low image data range; displaying image with stretched contrast. lo, hi, cmap = _get_display_range(image) Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject1/bishe1.py", line 65, in <module> contours,h=cv.findContours(edge,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_NONE) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\contours.cpp:197: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl' 进程已结束,退出代码1

contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 其中，cv2.COLOR_BGR2GRAY 是将彩色图像转换为灰度图像的参数。astype() 函数用于将数据类型转换为 uint8。

cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

这行代码是用于在二值图像中寻找轮廓(contours)的函数，其中参数binary是输入的二值图像，cv.RETR_TREE是轮廓的检索模式，cv.CHAIN_APPROX_NONE是轮廓的近似方法。 cv.RETR_TREE表示检索所有的轮廓并且创建一个...

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()

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...

Traceback (most recent call last): File "D:\DAIMA\球团.py", line 14, in <module> contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # OpenCV4~ ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这是一段Python代码出现错误，错误信息为“Traceback (most recent call last): File "D:\DAIMA\球团.py", line 14, in <module> contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_...

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]

retval = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours, hierarchy = retval[-2:] 其中，retval 是 cv2.findContours 函数的返回值，retval[-2:] 表示获取 retval 的...

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 import numpy as np def drawshape(src,points): i = 0 while i<len(points): if(i==len(points)-1): x, y = points[i][0] x1, y1 = points[0][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255 ), 3) else: x, y = points[i][0] x1, y1 = points[i + 1][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 3) i = i + 1 img=cv2.imread("C:/Users/CHL/Pictures/Screenshots/hand.png") print(img.shape) #装变为单通道 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY) #轮廓查找 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),0) #多边形逼近,参数分别为轮廓、精度、是否闭合 e=20 approx=cv2.approxPolyDP(contours[0],e,True) drawshape(img,approx) print(approx) #凸包，参数分别为轮廓，绘制方向 #cv2.convexHull(approx) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

然后，使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数绘制轮廓。接着，使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行多边形逼近，参数e表示逼近的精度，True表示封闭多边形。最后，使用cv2.imshow...

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 定义要识别的颜色范围 lower_color = np.array([85, 90, 28]) upper_color = np.array([121, 226, 76]) # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 获取当前帧 ret, frame = cap.read() # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围进行二值化 mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color) # 寻找轮廓 _,contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原图上绘制外接矩形 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 这段代码帮我改成ROS订阅摄像头

_, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) # 忽略面积较小的轮廓 if area...

contours, hierarchy = cv2.findContours(erosion, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

第一个参数erosion是经过腐蚀处理后的二值化图像，第二个参数cv2.RETR_TREE表示检索所有轮廓并创建完整的层次结构关系，第三个参数cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示压缩水平、垂直和对角线方向上的轮廓，只保留端点。...

contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这是一个使用 OpenCV 库中的 findContours 函数来查找...其中 img_edge2 是输入图像，RETR_TREE 是轮廓检索模式，CHAIN_APPROX_SIMPLE 是轮廓逼近方法。该函数将返回两个值，一个是轮廓数组，另一个是轮廓的层次结构。

cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，close是一个二值化图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，将轮廓转化为简单的线段。findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓信息...

cv2.RETR_TREE输入参数

cv2.RETR_TREE的输入参数是用于指定要检索的模式，它可以是cv2.RETR_EXTERNAL（仅检索外部轮廓）、cv2.RETR_LIST（检索所有轮廓，但放入一个列表中）或cv2.RETR_TREE（检索所有轮廓，并重建嵌套轮廓的完整层次结构）...

ontours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

常用的模式有cv2.RETR_EXTERNAL（只检测最外层轮廓）、cv2.RETR_LIST（检测所有轮廓，不建立层级关系）、cv2.RETR_TREE（检测所有轮廓，并建立完整的层级关系）等。 - method是轮廓逼近方法，指定了轮廓的表示方式。...

ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(img) contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 为什么错了

如果你使用的是OpenCV 2.x版本，那么返回值只有两个，格式是contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。但是如果你使用的是OpenCV 3.x或者4.x版本，那么...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0识别滑动验证码的验证区域帮我优化一下源代码

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength...

contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

函数的第一个参数是二值化后的图像(thresh)，第二个参数是轮廓的检索模式(RETR_TREE表示提取所有轮廓并建立轮廓之间的层次关系)，第三个参数是轮廓的近似方法(CHAIN_APPROX_NONE表示保存所有的轮廓点)。函数返回两个...

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