cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2024-05-17 20:10:33 浏览: 76
CPP

cvFindContours

cv2.findContours() 函数是用于查找图像中的轮廓的。在输入的二值图像中，找到轮廓后，会返回轮廓集合和层次结构。 函数中的参数分别为： - binary：二值图像，即黑白相间的图像。 - cv2.RETR_LIST：表示只检测轮廓，不建立轮廓间的关系。 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：表示压缩水平、垂直、对角线方向的元素，并只保留该方向上的终点坐标。例如一个矩形就只需4个点来保存轮廓信息。 以下是函数的具体用法： ``` contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ```
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寻找轮廓 find contours

用于寻找轮廓
cpp

cvFindContours的应用

自定义阈值的轮廓检测，适合新手。配合opencv使用

refCnts, hierarchy = cv2.findContours

- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: Only the end points of the contour segments are returned. - cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 or cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS: The contour points are approximated using the Teh-Chin ...

mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引，将二维掩码还原为一维 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0].flatten().tolist() if len(contours) > 0 else []确定没问题了吗

contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0].flatten().tolist() if len(contours) > 0 else [] 经过修改后的代码逻辑是正确的，没有...

cv2.findContours()参数

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) ...

cv2.findContours输入参数与返回值

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

cv::Mat imgthreshold; cv::Mat imgsrc = cv::imread("C:/Users/Dell/Pictures/Camera Roll/Yelan.jpg",0); cv::threshold(imgsrc, imgthreshold, 100, 255, THRESH_BINARY); vector<vector> contours; cv::findContours(imgthreshold, contours,cv::noArray(), RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);为什么会在findContours这个函数触发断点

如果在调用 cv::findContours() 时程序触发了断点，可能是因为在调用该函数之前没有正确地对 imgthreshold 进行初始化，导致函数无法正常工作。请检查以下几个方面： 1. 确保图像文件已经成功读入并加载到 img...

cv.findContours如何使用

contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) cv.imshow('image', img) cv.waitKey(0) 这个示例代码加载一张...

cv2.findContours参数

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它的参数如下： - 第一个参数是输入图像，必须是单通道的...contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours()的参数、返回值、用法

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 在原始图像上绘制找到的轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('...

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是因为 OpenCV 版本不同导致的。...contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] 这样可以确保代码在不同版本的 OpenCV 中都能够正常运行。

cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)参数

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

filelist = os.listdir(path) # 读取文件夹下的所有文件 print(filelist) for item in filelist: if item.endswith('.avi'): # 根据自己的视频文件后缀来写，我的视频文件是mp4格式 print(item) try: src = os.path.join(path, item) vid_cap = cv2.VideoCapture(src) # 传入视频的路径 while True: ret, frame = cap.read() # 读取视频帧 if not ret: break # a = cv2.imread(file_root + '/' + img_name, 0) r = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0, 0) # 高斯滤波 t, rst = cv2.threshold(r, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 k = np.ones((3, 3), np.uint8) # 形态学操作——开运算 opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的数量 one_pic_list = [] for i in range(n): contour_area = cv2.contourArea(contours[i]) one_pic_list.append(contour_area) max_contours = max(one_pic_list) contours_list.append(max_contours) print(len(contours_list)) # 熔池轮廓的个数 mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat( mat_file_path, {'data': contours_list})

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的数量 one_pic_list = [] for i in range(n): contour_...

if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] # 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式 points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", "mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式 })mask是三维数组 改一下代码

contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] # 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式 ...

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours()是OpenCV中的一个函数，用于在二进制图像中查找轮廓。该函数的语法如下： contours, hierarchy =...cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示轮廓近似方法，表示只保留轮廓的拐点信息，将轮廓形状用直线来逼近。

import cv2 as cv img = cv.imread('yb.jpg') gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 cv.imshow("yb",img) cv.imshow('gray', gray) ret, binary = cv.threshold(gray, 122, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) #对灰度图像进行二值化处理 cv.imshow('binary', binary) contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #hierarchy是轮廓之间的层级关系 # 对二值化图像进行轮廓检测 print(type(contours)) cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 在原始图像上绘制红色轮廓 cv.imshow('contours', img) for cnt in contours: area = cv.contourArea(cnt) #计算轮廓的面积 arclength = cv.arcLength(cnt, True) #封闭轮廓的周长 print('area=%.2f, arcLength=%.2f' % (area, arclength)) print('轮廓个数', len(contours)) print(type(contours[0])) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()为什么这个代码contours属性打印的是list不是tuple

在 OpenCV 3 及以上版本中，cv2.findContours() 函数返回的不再是 (contours, hierarchy) 的元组，而是只返回 contours 列表。因此，当你运行这段代码时，type(contours) 输出的类型是 list，而不是 tuple。 ...

python中cv2.findContours

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2....

cv2.findContours函数的用法

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 在原图上绘制轮廓 image_with_contours = cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示...

contours, hierarchy = cv2.findContours

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0)...

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