cv.drawContours(binary, contours, -1, (0, 0, 255), 1)什么意思
时间: 2023-09-29 18:06:43 浏览: 65
这行代码是使用OpenCV库将轮廓绘制在二值化图像上的操作。其中,cv是OpenCV库的别名,binary是二值化图像,contours是轮廓,-1表示绘制所有的轮廓,(0, 0, 255)表示绘制轮廓的颜色,1表示轮廓线的粗细。drawContours()函数是OpenCV中用于绘制轮廓的函数,它的第一个参数是绘制轮廓的图像,第二个参数是轮廓,第三个参数是轮廓索引,-1表示绘制所有轮廓,第四个参数是轮廓的颜色,这里是红色,第五个参数是轮廓线的粗细,这里是1。因此,这行代码的作用是将检测到的轮廓contours绘制在二值化图像binary上,绘制颜色为红色,线条粗细为1。
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import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np image = cv2.imread("0.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2) cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True) cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True) if len(cnt) == 4: cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 ) plt.imshow(image) plt.show()
这段代码使用 OpenCV 和 Matplotlib 库读取图像,进行二值化和轮廓查找,并用蓝色绘制所有的轮廓,最后用黄色绘制符合条件的四边形轮廓。你需要注意的是,这段代码仅适用于图像中只有一个四边形的情况,如果有多个四边形或不止一个轮廓,代码需要进行相应的修改。
以下是代码中各个函数的作用:
- cv2.imread:读取图像
- cv2.cvtColor:将图像转换为灰度图像
- cv2.threshold:二值化图像
- cv2.findContours:查找轮廓
- cv2.drawContours:绘制轮廓
- cv2.arcLength:计算轮廓周长
- cv2.approxPolyDP:拟合多边形
以下是代码:
```python
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread("0.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制所有轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2)
# 拟合多边形
cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True)
cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True)
# 绘制符合条件的四边形轮廓
if len(cnt) == 4:
cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 )
# 显示图像
plt.imshow(image)
plt.show()
```
代码中使用了很多 OpenCV 的函数,如果对这些函数不熟悉,可以先去学习一下基础知识。
cv2.drawcontours()函数contours示例
下面是一个示例代码,利用`cv2.drawContours()`函数绘制图像中的轮廓:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
# 转换为灰度图像
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_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先读取一张图像,并将其转换为灰度图像。然后使用阈值化处理将图像转换为二值图像。接着使用`cv2.findContours()`函数查找图像中的轮廓。最后使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制在原始图像上,并显示出来。
注意,在`cv2.drawContours()`函数的第二个参数中,我们传入了`contours`,即所有的轮廓。如果我们只想绘制其中一个轮廓,可以传入轮廓的索引,例如`contours[0]`表示第一个轮廓。在这个示例中,我们传入了`-1`,表示绘制所有的轮廓。函数的第三个参数是轮廓的颜色,这里使用绿色。函数的第四个参数是线宽,这里设置为2。