cv2.findContours的算法,含公式
时间: 2024-02-10 16:08:28 浏览: 32
cv2.findContours函数是OpenCV中用于查找图像中轮廓的函数。它使用的算法是teh-Chinl chain近似算法,也称为Douglas-Peucker算法。该算法通过逐步减少轮廓中的点数来近似表示轮廓。
算法的公式如下:
1. 选择轮廓中的起始点和结束点。
2. 计算起始点和结束点之间的距离,并找到距离最大的点作为中间点。
3. 如果中间点与轮廓上的其他点之间的距离大于给定的阈值,则将中间点添加到近似轮廓中。
4. 重复步骤2和3,直到所有的点都被处理完毕。
5. 返回近似轮廓。
这个算法的目的是通过减少轮廓中的点数来降低计算复杂度,并且保持轮廓的形状尽可能地接近原始轮廓。
以下是一个使用cv2.findContours函数查找图像中轮廓的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
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_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```