opencv+findContours
时间: 2023-11-11 12:57:10 浏览: 48
通过使用OpenCV中的findContours函数,可以方便地检测物体的轮廓。该函数的使用步骤如下:
1. 首先,使用Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测。
2. 接下来,使用findContours函数对边缘图像进行轮廓检测。该函数的参数包括输入图像、轮廓检测模式(如cv2.RETR_CCOMP)、轮廓近似方法(如cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。
3. findContours函数将返回两个值:轮廓列表和轮廓的层次结构信息。
4. 若要筛选出最外层的轮廓,可以使用hier中的父子关系信息。具体地,只需要筛选出"父"索引值为-1的项即可。
以下是实现该功能的示例代码:
```python
import cv2
def outer_contours(img):
contours, hier = cv2.findContours(img, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
return [contours[i] for i in range(len(hier[0])) if hier[0][i][3] == -1]
edge = cv2.Canny(img, low, high)
contours = outer_contours(edge)
```
以上是关于OpenCV中findContours函数的简要说明,希望对你有所帮助。
相关问题
opencv python findContours
您好!要在Python中使用OpenCV的findContours函数,您需要按照以下步骤操作:
1. 导入必要的库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图像并进行预处理:
```python
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
3. 进行阈值处理(如果需要):
```python
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
4. 使用findContours函数查找轮廓:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
在这个例子中,我们使用了二进制图像,外部轮廓检测模式(RETR_EXTERNAL),以及简单的轮廓逼近方法(CHAIN_APPROX_SIMPLE)。
5. 对于每个找到的轮廓,可以执行一些操作:
```python
for contour in contours:
# 操作轮廓 contour
...
```
请注意,findContours函数会修改输入图像,所以如果您之后还需要使用原始图像,请先进行复制。
希望这个回答能够帮到您!如果有任何问题,请随时问我。
opencvsharp FindContours
在C#中使用OpenCvSharp库进行轮廓查找(FindContours)的步骤如下:
1. 首先,确保已经安装了OpenCvSharp库。可以通过NuGet包管理器或者手动下载并添加引用。
2. 导入必要的命名空间:
```csharp
using OpenCvSharp;
```
3. 加载图像:
```csharp
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);
```
这里假设要查找轮廓的图像是名为"image.jpg"的灰度图像。
4. 对图像进行预处理(可选):
如果需要对图像进行预处理,例如二值化、平滑等操作,可以在此步骤中进行。这取决于具体的需求。
5. 查找轮廓:
```csharp
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(image, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
```
这里使用了`FindContours`方法来查找轮廓。`RetrievalModes.External`表示只检测外部轮廓,`ContourApproximationModes.ApproxSimple`表示使用简单的逼近方法来表示轮廓。
6. 处理轮廓:
可以根据需要对找到的轮廓进行进一步的处理,例如绘制、计算面积等。
下面是一个完整的示例代码:
```csharp
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(image, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 处理轮廓
for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
{
Cv2.DrawContours(image, contours, i, Scalar.Red, 2);
double area = Cv2.ContourArea(contours[i]);
// 其他处理操作...
}
Cv2.ImShow("Contours", image);
Cv2.WaitKey(0);
}
}
```
请注意,以上代码仅为示例,具体的处理方式和操作根据实际需求进行调整。