opencv 轮廓挑选

轮廓挑选是指在图像中选择感兴趣的轮廓。在OpenCV中，可以使用函数cv2.findContours()来检测和提取图像中的轮廓。该函数的参数包括二值化图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。其中，轮廓检索模式用于指定轮廓的类型，例如树形结构或简单列表；轮廓近似方法用于指定轮廓的近似方式，例如保存所有的轮廓点或仅保存轮廓的端点。

例如，使用cv2.findContours()函数提取轮廓后，可以使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。可以通过指定要绘制的轮廓的索引来选择特定的轮廓。可以使用-1来选择所有的轮廓，或者使用一个具体的索引来选择特定的轮廓。绘制轮廓时，可以指定线条的颜色和宽度。

此外，还可以使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积，使用cv2.arcLength()函数计算轮廓的周长。通过计算轮廓的面积和周长，可以进一步筛选和挑选轮廓。

相关问题

opencv 轮廓检测

OpenCV提供了一个轮廓检测函数`findContours()`，用于检测图像中的轮廓。以下是使用OpenCV进行轮廓检测的基本步骤：

1. 将图像转换为灰度图像（如果图像不是灰度图像）。
2. 对图像进行二值化处理，将目标物体变为白色（255），背景变为黑色（0）。
3. 使用`findContours()`函数来查找图像中的轮廓。
4. 可选步骤：对于找到的轮廓，可以使用其他OpenCV函数进行进一步的处理，如绘制轮廓、计算轮廓的面积、周长等。

下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV进行轮廓检测：

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)

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

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

c++opencv轮廓识别

C++ OpenCV轮廓识别是一种图像处理技术，它可以通过检测图像中的轮廓来识别出物体的形状和大小。在OpenCV中，轮廓是一组连续的点，表示相同颜色或强度的区域的边界。轮廓识别可以通过以下步骤实现：
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理，以便更好地检测轮廓。
3. 使用findContours函数查找图像中的轮廓。
4. 对轮廓进行过滤和排序，以便更好地识别物体。
5. 绘制轮廓并在图像中标记物体。

在C++ OpenCV中，轮廓通常表示为vector<vector<Point>>类型的变量，其中每个vector<Point>表示一个轮廓。可以使用vector<Vec4i>类型的变量来存储轮廓的层次结构。此外，可以使用vector<Rect>或vector<RotatedRect>类型的变量来存储物体的边界框或旋转矩形。