opencv 轮廓数量
时间: 2023-07-07 12:37:39 浏览: 47
要获取 OpenCV 中轮廓数量,需要先进行图像二值化处理,然后使用 `findContours()` 函数找到所有轮廓,最后使用 `len()` 函数获取轮廓数量。以下是 Python 代码示例:
```
import cv2
# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, 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_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取轮廓数量
num_contours = len(contours)
print('轮廓数量:', num_contours)
```
相关问题
opencv 轮廓数量 C++
要获取 OpenCV C++ 中图像中的轮廓数量,可以使用 `findContours` 函数来查找轮廓并将其存储在向量中,然后使用 `size()` 函数获取向量的大小即可。以下是示例代码:
```
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg", 0);
// 阈值化处理
Mat thresholded;
threshold(image, thresholded, 128, 255, THRESH_BINARY);
// 查找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(thresholded, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 输出轮廓数量
cout << "轮廓数量为:" << contours.size() << endl;
```
这里的 `RETR_EXTERNAL` 表示只提取最外层轮廓,`CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示轮廓的存储方式为仅保存拐点信息。
c++ opencv轮廓排序
在OpenCV中,轮廓排序可以按照不同的标准进行,例如轮廓的面积、宽度、高度或轮廓的位置等。
要对轮廓进行排序,首先需要找到并检测图像中的所有轮廓。可以使用findContours函数来做到这一点。该函数返回一个轮廓的列表。
然后,可以根据轮廓的特征对轮廓进行排序。例如,如果要根据轮廓的面积进行排序,可以使用contourArea函数计算每个轮廓的面积,并将其作为排序的依据。
将这些轮廓特征值存储在一个列表中,并使用Python的sort函数对其进行排序。sort函数将根据给定的排序依据对轮廓进行排序。
排序后,可以按照排序的顺序访问轮廓并进行进一步的处理或分析。例如,可以绘制排序后的轮廓,或选择具有特定特征的轮廓进行后续操作。
需要注意的是,对于某些特征较小的轮廓,可以设置一个阈值来排除它们,以减少处理的数量和提高效率。
总而言之,OpenCV提供了在轮廓上进行排序的功能,可以根据不同的特征对轮廓进行排序,从而实现对轮廓的灵活控制和处理。