opencv 如何计算两个轮廓是否存在包含关系’
时间: 2024-02-13 19:55:03 浏览: 86
OpenCV提供了函数cv2.contourArea()可以计算出轮廓的面积,如果一个轮廓完全包含另一个轮廓,那么外部轮廓的面积应该大于内部轮廓的面积。因此,可以通过比较两个轮廓的面积来判断它们之间是否存在包含关系。具体的实现可以使用函数cv2.findContours()来获取轮廓,然后对每对轮廓进行面积比较。
相关问题
C++OPENCV 判断多个轮廓a是否在轮廓b内
在OpenCV中,可以通过函数`pointPolygonTest()`来判断点是否在轮廓内部,因此可以通过遍历轮廓a中的每个点,判断它们是否都在轮廓b内部来判断轮廓a是否在轮廓b内部。具体的代码实现可以参考下面的示例:
```c++
bool isContourInContour(const std::vector<cv::Point>& contour_a, const std::vector<cv::Point>& contour_b)
{
for (const auto& point : contour_a)
{
double distance = cv::pointPolygonTest(contour_b, point, true);
if (distance < 0) // 如果点在轮廓外部
{
return false;
}
}
return true;
}
```
其中,`contour_a`和`contour_b`分别表示待判断的两个轮廓,函数返回值为`true`表示轮廓a在轮廓b内部,返回值为`false`则表示轮廓a不在轮廓b内部。需要注意的是,该函数只适用于判断一个轮廓是否完全包含另一个轮廓,对于部分重叠的情况需要进行特殊处理。
opencv轮廓识别
OpenCV是一款流行的计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉算法,包括轮廓识别。轮廓是图像中所有连续的边缘的点的集合。通过识别轮廓,可以分析和提取图像中的有用信息。
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用OpenCV进行轮廓识别:
```python
import cv2
# 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, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示结果
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先读取图像,然后将其转换为灰度图像,并对其进行二值化处理。接着,使用`cv2.findContours()`函数寻找图像中的轮廓,并将它们存储在`contours`变量中。最后,使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制在原始图像上,并显示结果。
需要注意的是,`cv2.findContours()`函数返回两个值:`contours`和`hierarchy`。`contours`是一个包含所有轮廓信息的列表,每个轮廓都是一个包含点坐标的数组。`hierarchy`是一个包含轮廓层次结构信息的数组,可用于进一步分析轮廓之间的关系。在本例中,我们只使用了`contours`变量来绘制轮廓。
希望这个简单的示例可以帮助你了解如何使用OpenCV进行轮廓识别。
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