cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
时间: 2023-12-11 15:28:37 浏览: 106
cv2.findContours()函数是用于寻找图像中的轮廓的函数。该函数会返回三个参数:第一个参数是二值化图像,第二个参数是轮廓检索模式(RETR_TREE表示检索所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系),第三个参数是轮廓逼近方法(CHAIN_APPROX_NONE表示保留轮廓的所有点)。函数返回的第一个参数cnts是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓由一系列点的坐标组成。
相关问题
解析代码from imutils import contours import numpy as np import argparse #参数设置包 import imutils #图像处理包 import cv2 import myutils#自定义包 #设置参数 ap=argparse.ArgumentParser()#创建一个解析对
象
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")#添加参数-i/--image,表示输入图片的路径
ap.add_argument("-r", "--reference", required=True, help="path to reference OCR-A image")#添加参数-r/--reference,表示OCR-A字体的标准图片路径
args=vars(ap.parse_args())#将解析的参数保存到 args 变量中
#定义一个函数,用于将图片转换为灰度图像并进行二值化处理
def pre_process(image, inv=False):
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图片转换为灰度图像
if inv:
gray=cv2.bitwise_not(gray)#取反,将黑色变为白色,将白色变为黑色
gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)#高斯模糊
thresh=cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]#OTSU二值化
return thresh
#读取输入图片和OCR-A标准图片
image=cv2.imread(args["image"])
ref=cv2.imread(args["reference"])
#将输入图片和标准图片转换为灰度图像并进行二值化处理
gray=pre_process(image, inv=True)
ref=pre_process(ref)
#计算输入图片和标准图片的轮廓
refCnts=cv2.findContours(ref.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
refCnts=imutils.grab_contours(refCnts)
refCnts=myutils.sort_contours(refCnts, method="left-to-right")[0]
cnts=cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts=imutils.grab_contours(cnts)
locs=[]
#遍历输入图片的轮廓,与标准图片的轮廓进行比较,得到每个字符的位置信息
for (i, c) in enumerate(cnts):
(x, y, w, h)=cv2.boundingRect(c)
ar=w/float(h)
if ar>2.5 and ar<4.0:
if (w>40 and w<55) and (h>10 and h<20):
locs.append((x, y, w, h))
#将字符位置按照从左到右的顺序排序
locs=sorted(locs, key=lambda x:x[0])
#遍历每个字符,将其与标准图片的字符进行比较,得到字符的值
output=[]
for (i, (gX, gY, gW, gH)) in enumerate(locs):
groupOutput=[]
group=[]
roi=gray[gY-5:gY+gH+5, gX-5:gX+gW+5]
roi=cv2.resize(roi, (57, 88))
#计算每个字符与标准字符的差异值
for (j, ref) in enumerate(refCnts):
#将字符缩放至相同尺寸
refROI=cv2.resize(ref, (int(gW*1.7), gH))
#计算字符间的差异值
score=cv2.matchShapes(refROI, roi, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
group.append((score, j))
#将字符按照差异值从小到大排序
group=sorted(group, key=lambda x:x[0])
#选取差异值最小的字符作为预测字符
groupOutput.append(str(chr(65+group[0][1])))
#将字符按照从左到右的顺序组合在一起
output.extend(groupOutput)
#输出识别结果
print("".join(output))
3. (1)用分水岭分割的方法,对图片blob_original.tif进行处理。 (2)选做题:尽可能改进算法,提高分割准确度,做到类似图4分割效果的有加分哦! 请给我代码示例
以下是基于Python和OpenCV库实现的分水岭分割算法示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('blob_original.tif')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯滤波和Sobel算子运算
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
sobelx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
grad = cv2.subtract(sobelx, sobely)
grad = cv2.convertScaleAbs(grad)
# 进行非极大值抑制和双阈值处理
blur = cv2.GaussianBlur(grad, (9, 9), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 21))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
closed = cv2.erode(closed, None, iterations=4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)
# 进行联通区域分析和分水岭算法
_, cnts, _ = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
markers = np.zeros_like(gray)
for i in range(len(cnts)):
cv2.drawContours(markers, cnts, i, (i+1), -1)
cv2.circle(markers, (5, 5), 3, (255, 255, 255), -1)
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [0, 0, 255]
# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
对于改进算法,可以根据上面提到的改进措施进行代码的修改和优化。例如,可以尝试调整高斯滤波和Sobel算子的参数,如滤波器大小、高斯标准差、Sobel算子的方向等,以适应不同的图像特征。可以尝试使用其他边缘连接算法,如霍夫变换或最小生成树算法,以得到更好的边缘连接结果。可以尝试使用其他分割算法,如基于区域生长、基于图论的分割算法等,以得到更准确的分割结果。
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