cv2.findContours执行顺序
时间: 2023-11-02 11:56:14 浏览: 21
cv2.findContours函数的执行顺序是先转换图像为灰度图,然后进行二值化处理,接着找到图像中的轮廓,最后绘制轮廓。具体来说,首先,通过cv2.cvtColor函数将图像转换为灰度图,然后使用cv2.threshold函数对灰度图进行二值化处理,将图像中的目标物体与背景分离出来。接下来,使用cv2.findContours函数找到二值化图像中的轮廓,该函数返回轮廓的列表。最后,通过cv2.drawContours函数将找到的轮廓绘制在原始图像上。
相关问题
cvzone.findContours和cv2.findContours区别
根据提供的引用内容,没有cvzone.findContours这个函数的相关信息。但是可以看出cv2.findContours是OpenCV中用于获取图像轮廓的函数。它的返回值是一个包含轮廓信息的列表,其中每个轮廓都是一个包含点坐标的numpy数组。在使用cv2.findContours函数时,需要注意传入的参数格式和类型。
cv2.findContours
### 回答1:
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在二进制图像中查找轮廓。该函数需要传入二进制图像、轮廓查找模式和轮廓逼近方法等参数,返回轮廓和层次结构。
例如,可以使用cv2.threshold函数将图像二值化后,使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓,并对其进行处理或分析。常见的处理方法包括绘制轮廓、计算轮廓面积和周长等。
### 回答2:
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。
在使用cv2.findContours函数之前,我们首先需要对输入的图像进行预处理。通常情况下,我们需要将图像转换为灰度图像,并进行二值化处理。
cv2.findContours函数的输入参数包括二值化的图像和轮廓查找模式。轮廓查找模式可以是cv2.RETR_EXTERNAL,表示只检测最外层的轮廓;也可以是cv2.RETR_LIST,表示检测所有的轮廓,并以简单的列表形式返回。
cv2.findContours函数的返回值包括轮廓列表和每个轮廓对应的层级。轮廓列表是一个包含所有轮廓的numpy数组。每个轮廓是一个由点组成的numpy数组,每个点表示轮廓的一个像素位置。
在使用cv2.findContours函数之后,我们可以对返回的轮廓进行进一步处理,例如计算每个轮廓的面积、周长等。
下面是一个使用cv2.findContours函数的例子:
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Contours", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码首先读取图像,然后将图像转换为灰度图像,并进行二值化处理。接下来,使用cv2.findContours函数查找轮廓,并绘制在原始图像上。最后,显示包含轮廓的图像。
通过使用cv2.findContours函数,我们可以方便地在图像中查找轮廓,并进行后续的轮廓分析和处理。
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