cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2)什么意思

时间: 2023-09-19 19:06:02 浏览: 66
### 回答1: 这段代码使用OpenCV中的drawContours函数在图像上绘制轮廓。其中,img是要绘制轮廓的图像,[c]是表示要绘制的轮廓列表,-1表示所有的轮廓都要绘制,(0, 0, 255)表示轮廓颜色为蓝色,2表示绘制轮廓的线条宽度为2像素。 ### 回答2: cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数,用于绘制轮廓。它可以在图像上绘制指定的轮廓。 参数img是要在其上绘制轮廓的图像。 参数[c]是一个由轮廓点组成的列表,用于指定要绘制的轮廓。 参数-1表示绘制所有的轮廓。 (0, 0, 255)是绘制轮廓的颜色,这里表示绘制红色轮廓。 参数2表示绘制的轮廓的线宽为2。 所以,cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2)的意思是在图像img上绘制红色的轮廓c,线宽为2。 ### 回答3: cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2)这行代码的意思是在一个图片上绘制轮廓。 参数解释如下: - img:要绘制轮廓的图片。 - [c]:一个包含轮廓点的列表,这个参数需要使用方括号括起来表示。 - -1:表示绘制所有的轮廓。 - (0, 0, 255):用于绘制轮廓的颜色,这里是红色。参数是一个包含三个整数的元组,分别代表红、绿、蓝三个通道的颜色强度。 - 2:表示轮廓的线宽为2个像素。 综上所述,这行代码的作用是在指定的图片上绘制轮廓,轮廓的颜色为红色,线宽为2个像素。
相关问题

帮我解释下面的代码img=cv2.imread(‘ C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif ',1) thr,img1=cv2.threshold(img,140,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('py',img1) con,hie=cv2.findContours(img1,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,con,-1,(0,255,0),3) cv2.imshow('123',img) cv2.waitKey(0)

这段代码使用了OpenCV库对图像进行了一些处理。具体来说,它首先使用cv2.imread函数读取了一张图像1.jfif,并将其存储为一个numpy数组img,这里的参数1表明读取的图像是彩色图像。然后,它使用cv2.threshold函数对img进行了二值化处理,将像素值大于等于140的像素设为255,小于140的像素设为0,并将结果存储在img1中。接着,它使用cv2.findContours函数找到了img1中的所有轮廓,并将轮廓存储在con中,层次结构存储在hie中。然后,它使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在原图img上,并显示出来。最后,它使用cv2.waitKey函数等待用户按下一个按键才关闭窗口。

for c in contours: area = cv2.contourArea(c) perimeter = cv2.arcLength(c, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(radius), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Area: {:.2f}".format(area), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.putText(img, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2)什么意思

这是一段 Python 代码,用于检测一张图像中的轮廓,并对其进行绘制和测量。首先,使用 cv2.findContours() 函数查找图像中的所有轮廓,然后对于每个轮廓,计算它的面积、周长、边界矩形和最小包围圆,最后在图像上绘制相应的轮廓、矩形、圆和文字。其中,cv2.drawContours() 函数用于绘制轮廓,cv2.rectangle() 函数用于绘制矩形,cv2.circle() 函数用于绘制圆,cv2.putText() 函数用于显示文字。

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def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子,梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素(卷积核)。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()该代码在实现车牌区域检测的过程中用到了什么算法

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