轮廓提取opencv

轮廓提取是一种常用的图像处理技术，可以用来检测图像中的对象边界。在OpenCV中，可以使用Canny边缘检测算法来进行轮廓提取。Canny边缘检测是一种基于梯度的方法，通过检测图像中的强度变化来找到边缘。

要在OpenCV中进行轮廓提取，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取图像：

img = cv2.imread('liuyifei.jpg', 0)

这里的'liuyifei.jpg'是你要进行轮廓提取的图像文件名。

3. 对图像进行边缘检测：

edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

其中参数100和200是Canny算法的阈值，你可以根据需要进行调整。

4. 显示原始图像和提取的边缘：

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('original'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('edge'),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

这段代码会将原始图像和提取的边缘图像显示在一个窗口中。

相关问题

opencv 轮廓提取

轮廓提取是指通过对图像进行处理，将目标的边界提取出来形成轮廓线的过程。在OpenCV中，可以使用cv2.findContours函数来实现轮廓提取。具体步骤如下：

1. 载入图片，将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理，使目标物体变为白色，背景变为黑色。
3. 使用cv2.findContours函数找出图像的轮廓。
4. 使用cv2.drawContours函数在图像上绘制轮廓。

以下是一个示例代码片段：

import cv2

# 载入图片，将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用cv2.findContours函数找出图像的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 使用cv2.drawContours函数在图像上绘制轮廓
result = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 展示绘制轮廓后的图像
cv2.imshow('Contours', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

opencv 轮廓提取c

根据提供的引用内容，我可以告诉你OpenCV是一个开源计算机视觉库，可以在许多编程语言中使用，包括C ++，Python和Java等。它提供了各种各样的计算机视觉和图像处理功能，包括轮廓提取。轮廓提取是指从二值图像中提取对象轮廓的过程，可以帮助我们检测和识别对象。在OpenCV中，可以使用cv::findContours函数来进行轮廓提取。该函数需要一个二值图像作为输入，并返回一系列轮廓，每个轮廓都是一组点。您可以使用这些点来绘制和分析对象轮廓。

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