cv2.boundingRect()

时间: 2023-05-20 17:02:25 浏览: 76
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cv2.boundingRect() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算轮廓的边界框。它可以返回一个矩形，该矩形包含轮廓的所有点。该函数的语法为：x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)，其中 contour 是轮廓的点集，x 和 y 是矩形左上角的坐标，w 和 h 是矩形的宽度和高度。
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cv2.boundingRect

cv2.boundingRect() 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算轮廓的边界框。给定一个轮廓，该函数返回一个矩形，该矩形完全包含轮廓。该函数的语法如下： python (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour) 其中，...

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

然后，遍历所有轮廓，选出周长(perimeter)大于500的轮廓，利用cv2.boundingRect函数获取该轮廓的包围矩形框(x, y, w, h)，并在原始图像frame上画出该矩形框，颜色为(0, 255, 0)，线宽为2。这段代码可以用于目标检测...

cv2.boundingRect(contours)

这是 OpenCV 库中的一个函数，用于计算轮廓的边界矩形。它的参数 contours 是一个轮廓的数组，该函数会返回一个四元组 (x, y, w, h)，其中 (x,y) 是矩形左上角的坐标，w 和 h 分别是矩形的宽度和高度。...

image = cv2.erode(image, kernelY) image = cv2.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv2.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 plt_show(image) # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv2.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3]

这段代码是用来进行车牌定位的。首先对图像进行了一系列的形态学操作，如闭操作、腐蚀和膨胀操作等，以增强图像边缘信息和去除噪声。然后对处理后的图像进行中值滤波，以进一步去除噪声。最后，使用OpenCV的轮廓检测...

opencvcv2.boundingRect

opencvcv2.boundingRect是OpenCV中的一个函数，用于计算给定轮廓的最小边界矩形。根据引用的代码，该函数的使用方式如下： x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) 其中，cnt是轮廓的变量名，x和y表示矩形左上角的...

cv2.boundingRect返回的矩形框合并

3. 使用 cv2.boundingRect 函数计算包含所有矩形框的最小矩形框的坐标和大小。 4. 根据计算得到的最小矩形框的坐标和大小，绘制出这个矩形框。 以下是一个示例代码： python import cv2 rectangles = [(10, 10...

cv2.boundingrect()

cv2.boundingRect()是OpenCV中的一个函数，用于计算轮廓的边界矩形。该函数接受一个轮廓作为输入，并返回一个矩形，该矩形完全包含轮廓。矩形的左上角坐标是矩形的左上角点的坐标，宽度和高度是矩形的宽度和高度。

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def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0识别滑动验证码的验证区域帮我优化一下源代码

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0 您可以根据您的实际需求和...

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cv2.boundingRect的用法

cv2.boundingRect是OpenCV库中用于计算轮廓的边界框的函数。它可以根据给定的轮廓点集计算出包围该轮廓的矩形框。 该函数的语法如下： x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) 其中，contour是输入的轮廓点集，x...

cv2.boundingRect()是怎么用的

cv2.boundingRect()是一个OpenCV函数，用于计算给定轮廓的边界矩形。它的语法如下： python x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) 其中，contour是输入的轮廓，x和y是矩形左上角的坐标，w和h...

cv2.boundingRect()参数

cv2.boundingRect()是OpenCV中的一个函数，用于计算一组点集的最小边界矩形。它的参数是一个点集，可以是一个轮廓或一组点的集合。 具体地，cv2.boundingRect()函数的参数如下： - contour：要计算最小边界矩形的...

详细解释 rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(np.concatenate(contours)) color_roi = color_img[ry:ry + rh, rx:rx + rw]

cv2.boundingRect() 函数用于计算轮廓的边界框，可以用来获取轮廓的位置和大小。它返回边界框的左上角坐标 (x,y)，以及宽度 w 和高度 h。 np.concatenate(contours) 可以将所有轮廓点的坐标合并为一个...

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