cv::findContours(canny_result, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point(0, 0));

时间: 2024-06-02 21:12:06 浏览: 113
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实例21显示图像的轮廓.rar_contours image java_图像轮廓_轮廓

这行代码是使用 OpenCV 库中的函数 cv::findContours() 来查找二值化图像中的轮廓(contours)。其中 canny_result 是输入的二值化图像，contours 是存储输出轮廓的向量(vector)，hierarchy 是输出轮廓的层次结构，RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓，CHAIN_APPROX_NONE表示不进行轮廓近似，最后一个参数是轮廓偏移量。这个函数的作用是将输入的二值化图像中的所有轮廓找出来，并将它们存储在 contours 向量中。
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047_輪廓(findContours、drawContours) _ 阿洲的程式教學1

findContours(edges, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 找到轮廓 drawContours(src, contours, -1, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, hierarchy); // 在原图上绘制轮廓 imshow(...
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opencv-the-basics:了解OpenCV在图像处理中的基本用法

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > min_area: x, y, w, h = cv2.boundingRect...

cv2.findContours(img_canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,contours,hierarchy)

这是 OpenCV 中用来查找图像轮廓的函数之一。具体来说，它会在二值化的图像中查找连通区域，并返回一个轮廓列表。函数的第一个参数是输入的二值化图像，第二个参数是轮廓的检索模式，第三个参数是轮廓的近似方法，第...

解释代码contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用Canny边缘检测算法对一幅图像进行边缘检测，并通过cv2.findContours函数来查找图像...参数cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，以节省内存和计算资源。

将下述代码增加显示边缘图像功能： import cv2 import numpy as np from dxfwrite import DXFEngine as dxf img = cv2.imread('ft.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 100, 200) thresh = cv2.threshold(edges, 27, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline(contour[:, 0, :])) dwg.save()

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline...

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui_c.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Mat img = imread("cells.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 读入灰度图像 Mat img; Mat img1 = imread("G:/图像处理/实验课设/实验课设5.31/cell3.png"); //cvtColor(img1, img, CV_BGR2GRAY); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); // 二值化 Mat img_thresh; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1)); erode(img_thresh1, img_thresh, element); //morphologyEx(img_thresh1, img_thresh, MORPH_OPEN, kernel); imshow("FUSHI", img_thresh); vector<vector> contours; findContours(img_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓 //findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); Mat img_contours = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3); Scalar color(0, 0, 255); drawContours(img_contours, contours, -1, color); cout << "细胞个数：" << contours.size() << endl; imshow("去噪后的图像", img_blur); imshow("二值化后的图像", img_thresh); imshow("轮廓", img_contours); waitKey(0); return 0; } OpenCV2015版本 把element函数中size（）创建滑动控件createTrackbar x64

cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); Mat img_thresh; element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size...

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'TERM_CRITERIA_ITER'

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 获取轮廓控制点 points = contours[0][:, 0, :] # 设置参数 alpha = 0.1 beta = 0.1 gamma = 0.1 kappa = 2.0 ...

AttributeError:module 'cv2' has no attribute 'SNAKE_ELASTIC_NET'

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 获取轮廓控制点 points = contours[0][:, 0, :] # 设置参数 alpha = 0.1 beta = 0.1 gamma = 0.1 kappa = 2.0 ...

import cv2 import numpy as np def getContours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours( img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > 500: cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/robot/code.py/shape.jpg" img = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np.zeros_like(img) cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Gray", imgGray) cv2.imshow("Blur", imgBlur) cv2.imshow("Canny", imgCanny) cv2.imshow("Blank", imgContour) cv2.waitKey(0)有什么bug

img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > 500: cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/...

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

4. contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 调用 cv2.findContours() 函数进行轮廓检测。其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码 用中文

contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) ...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()帮我加上详细注释

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) # 判断最小外接矩形的...

请解释这段代码：import cv2 import numpy as np # 读取图片并转换为灰度图像 img = cv2.imread("terrain.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 0.3) # 展示结果 cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2是OpenCV库的Python接口，可以帮助我们进行计算机视觉的开发，如图像处理、目标检测等。numpy是Python中非常常用的科学计算库，它提供了高效的数组、矩阵、数值计算工具等，可以方便地进行数值计算和统计分析等...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

6. cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)：对边缘进行轮廓检测，返回轮廓列表和层级结构。 7. cv2.minAreaRect(max_contour)：找到最大轮廓的最小矩形边界框。 8. cv2.boxPoints...

给出使用示例：cv2.convexHull()，完整可运行代码

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对于每个轮廓，找到其凸包并绘制出来 for cnt in contours: hull = cv2.convexHull(cnt) cv2.drawContours(img, ...

利用openCV实现边缘检测功能，包括：Canny 算法、外轮廓检测、填充轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours Detection', ...

myutils.sort_contours 一直报错

contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours, bounding_boxes = myutils.sort_contours(contours, "left-to-right") for c in contours: cv2....

python：如何检测图片上线条的粗细

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if not contours: print("No lines detected") return None line_thicknesses = [] for contour in ...
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contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 5. **矩形检测**：遍历所有轮廓，使用cv2.boundingRect()计算每个轮廓的最小外接矩形： python for ...

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