Cv2.FindContours(image, contours, hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);参数2参数3必须与out一起传送
时间: 2024-04-17 08:24:19 浏览: 12
在 OpenCvSharp 中,可以使用 `out` 关键字将参数2和参数3与 `Cv2.FindContours` 方法一起传递。以下是修改后的示例代码:
```csharp
using OpenCvSharp;
// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);
// 准备存储轮廓的容器
List<Point[]> contours;
Mat hierarchy;
// 查找轮廓
Cv2.FindContours(image, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 绘制轮廓
Mat result = new Mat();
Cv2.DrawContours(result, contours, -1, Scalar.Red, 2);
// 显示结果
Cv2.ImShow("Contours", result);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();
```
在上述代码中,我们使用 `out` 关键字将 `contours` 和 `hierarchy` 参数与 `Cv2.FindContours` 方法一起传递。这样,`Cv2.FindContours` 方法将会修改这两个参数的值,并将计算得到的轮廓和层级信息存储在其中。你可以根据需要修改图像路径和其他参数。
相关问题
contours, hierarchy = cv2.findContours
`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,参数`image`是输入图像,必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式,有以下几种取值:
- `cv2.RETR_EXTERNAL`:只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`:检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`:检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`:检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。
参数`method`表示轮廓逼近方法,有以下几种取值:
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`:存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。
函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量,其中包含有关图像拓扑的信息。
下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子:
```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
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
cv2.findContours的cv2.RETR_TREE怎么理解
`cv2.findContours()`是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数之一。其中,`cv2.RETR_TREE`是`cv2.findContours()`函数中的一个参数,表示轮廓的检索模式。它的作用是确定轮廓之间的嵌套关系,即确定哪些轮廓是父轮廓,哪些是子轮廓。`cv2.RETR_TREE`表示检索所有轮廓,并且创建一个完整的轮廓层次结构列表。在这个层次结构中,每个轮廓都有一个父轮廓和零个或多个子轮廓。因此,`cv2.RETR_TREE`可以用于分析轮廓之间的嵌套关系,例如确定哪些轮廓是内部轮廓,哪些是外部轮廓等等。
下面是一个使用`cv2.RETR_TREE`参数的示例代码:
```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, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```