pythonopencv图像轮廓识别
时间: 2023-08-21 17:02:17 浏览: 55
在Python中使用OpenCV进行图像轮廓识别的代码如下所示:
引用中的代码使用了`cv2.findContours()`函数来查找图像中的轮廓。该函数的输入参数是二值化图像,可以使用`cv2.threshold()`函数将灰度图像转化为二值图像。`cv2.findContours()`函数返回一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个包含点的数组。下来,可以使用`cv2.drawContours()`函数将这些轮廓绘制在原始图像上。
引用中的代码使用了类似的方法,但是还添加了一些额外的步骤。首先,使用`cv2.findContours()`函数找到所有轮廓。然后,使用`cv2.boundingRect()`函数计算每个轮廓的边界框。通过设置一个阈值来选择具有足够大宽度的边界框,
相关问题
pythonopencv图像轮廓相似度识别
在Python中,可以使用OpenCV库来进行图像轮廓的相似度识别。一种方法是使用matchTemplate函数,它可以通过比较模板图像和待匹配图像的相关性来确定它们之间的相似度。首先,需要将图像转换成灰度图像,然后使用matchTemplate函数进行匹配。匹配结果的值越大,表示相似度越高。可以使用minMaxLoc函数获取最大匹配值和对应的位置。最后,可以使用rectangle函数在原始图像上绘制一个红色的矩形框来标记匹配到的区域。
另一种方法是使用matchShapes函数,它可以计算两个形状或轮廓之间的相似度。该函数使用Hu矩来进行计算,返回值越小表示匹配越好。可以使用findContours函数找到图像的轮廓,然后使用matchShapes函数进行匹配。
需要注意的是,Numpy库和OpenCV库在坐标表示上有一些差异。Numpy使用(row, column)的形式,而OpenCV使用(x, y)的形式。因此,这两个结果可以互相转换。
综上所述,在Python中可以使用OpenCV库的函数来实现图像轮廓的相似度识别。具体的代码实现可以参考上述的引用内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV图像相似度检测,Python实现](https://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/106195651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (四)](https://blog.csdn.net/weixin_30256901/article/details/97967516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pythonopencv图像轮廓填充
要使用Python和OpenCV进行图像轮廓填充,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入所需的库:import cv2
2. 读取图像:img = cv2.imread('image.jpg')
3. 将彩色图像转换为灰度图像:gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
4. 对灰度图像应用阈值处理,得到二值图像:ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
5. 使用findContours()方法找到图像中的轮廓:contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
6. 创建一个与原图像大小相同的掩膜:mask = np.zeros_like(img)
7. 使用drawContours()方法填充轮廓:cv2.drawContours(mask, contours, -1, (0, 0, 255), cv2.FILLED)
8. 显示填充后的图像:cv2.imshow('Filled Image', mask)
9. 等待用户按下任意键关闭窗口:cv2.waitKey(0)
10. 关闭所有窗口:cv2.destroyAllWindows()