如何用Python的OpenCV获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码

时间: 2023-08-31 11:36:37 浏览: 85
### 回答1: 以下是使用Python的OpenCV获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码: ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.png') # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 获取轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 获取中心点坐标 for contour in contours: M = cv2.moments(contour) if M['m00'] != 0: cx = int(M['m10']/M['m00']) cy = int(M['m01']/M['m00']) print("中心点坐标:({}, {})".format(cx, cy)) # 绘制轮廓和中心点 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,`cv2.findContours()` 函数用于获取图像的轮廓,返回值为轮廓列表和层次结构信息。`cv2.moments()` 函数可用于计算轮廓的矩,从而获取中心点坐标。最后,通过 `cv2.drawContours()` 和 `cv2.circle()` 函数绘制轮廓和中心点。 ### 回答2: 使用Python的OpenCV库可以很方便地获取二值图像的轮廓及中心点坐标。以下是一个用Python编写的示例代码: ```python import cv2 # 读取二值图像 image = cv2.imread('binary_image.png', 0) # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(contour) # 计算轮廓的中心点坐标 cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 在图像上绘制中心点 cv2.circle(image, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1) # 显示图像及轮廓 cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中,首先使用`cv2.imread()`函数读取二值图像,并将其灰度化(参数设为0)。然后使用`cv2.findContours()`函数寻找图像中的轮廓,第一个返回值是轮廓的列表,第二个返回值是层级信息,我们可以使用下划线来忽略。 接下来,我们使用一个循环遍历每个轮廓。对于每个轮廓,我们使用`cv2.moments()`函数计算轮廓的矩,然后通过矩的计算公式计算轮廓的中心点坐标。最后,我们使用`cv2.circle()`函数在图像上绘制中心点。 最后,使用`cv2.imshow()`函数显示带有轮廓及中心点的图像,并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数来等待用户关闭窗口。 请确保将代码中的`binary_image.png`替换为实际的二值图像文件路径。 ### 回答3: 要使用Python的OpenCV获取二值图像的轮廓及中心点坐标,可以按以下步骤进行。 首先,导入必要的库,包括opencv-python和numpy。 ```python import cv2 import numpy as np ``` 接下来,读取图片并进行预处理。通常需要将彩色图像转换为灰度图像,并应用二值化操作,使图像只包含黑白两种颜色。 ```python image = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 然后,使用OpenCV的findContours函数来查找图像中的轮廓。 ```python contours, _= cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 接下来,计算每个轮廓的形心,并存储所有形心坐标。 ```python centroids = [] for contour in contours: M = cv2.moments(contour) cx = int(M["m10"] / M["m00"]) cy = int(M["m01"] / M["m00"]) centroids.append((cx, cy)) ``` 最后,可以将轮廓和形心坐标绘制到图像上,以便进行可视化显示。 ```python cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) for centroid in centroids: cv2.circle(image, centroid, 5, (0, 0, 255), -1) ``` 完整代码如下所示: ```python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) centroids = [] for contour in contours: M = cv2.moments(contour) cx = int(M["m10"] / M["m00"]) cy = int(M["m01"] / M["m00"]) centroids.append((cx, cy)) cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) for centroid in centroids: cv2.circle(image, centroid, 5, (0, 0, 255), -1) cv2.imshow('Result', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 请记得将'image.jpg'替换为您自己的图像文件的路径。运行此代码后,将显示包含轮廓和形心的图像。

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### 回答1: Python OpenCV中获取轮廓中心点的方法如下: 1. 使用cv2.findContours()函数获取轮廓。 2. 对于每个轮廓,使用cv2.moments()函数计算其矩。 3. 根据矩计算轮廓的中心点坐标。 具体代码如下: import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.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) # 获取轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个轮廓 for cnt in contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(cnt) # 计算轮廓的中心点坐标 cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 在图像上绘制中心点 cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (, , 255), -1) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 其中,cv2.moments()函数返回的是一个字典,包含了轮廓的各种矩,如m00、m10、m01等。根据这些矩可以计算出轮廓的中心点坐标。在上面的代码中,我们使用cv2.circle()函数在图像上绘制了每个轮廓的中心点。 ### 回答2: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于图像处理、计算机视觉、深度学习等领域。常见的应用有图像识别、目标跟踪、3D建模、人脸识别等。 轮廓是图像处理中常用的概念,表示图像中连续的边缘。在OpenCV中,可以使用findContours()函数来查找轮廓。该函数将返回包含所有轮廓信息的contours数组,每个轮廓都是一组点的集合。 如果要找到轮廓的中心点,可以使用moments()函数。该函数将计算二维图像中的所有矩并返回一个包含各种几何特征的结构体,其中包括面积、质心等。要获取轮廓的质心,可以将moments()函数返回的结构体中的M10和M01分别除以M00,得到的结果即为轮廓的中心点坐标。 以下是一个使用OpenCV和Python来查找轮廓中心点的示例代码: python import cv2 # 读入图像并进行灰度化和二值化处理 img = cv2.imread('example.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历所有轮廓并绘制中心点 for contour in contours: # 计算轮廓的矩 moments = cv2.moments(contour) # 计算轮廓的中心点坐标 cx = int(moments['m10'] / moments['m00']) cy = int(moments['m01'] / moments['m00']) # 在图像上绘制中心点 cv2.circle(img, (cx, cy), 3, (0, 255, 0), -1) # 显示图像 cv2.imshow('Contours', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中,我们首先读入原始图像,然后对其进行灰度化和二值化处理。接着使用findContours()函数查找图像中的轮廓,并遍历所有轮廓。对于每个轮廓,我们使用moments()函数计算其矩,然后根据矩计算中心点坐标。最后,在图像上绘制中心点。 注意,在计算轮廓中心点时,需要先判断M00是否为0,避免除以0的错误。另外,如果图像中有多个轮廓,你可能需要使用一些额外的方法来排除一些不需要的轮廓或选择正确的轮廓。 ### 回答3: 在使用Python和OpenCV处理图像时,轮廓(contour)是一个非常重要的概念。轮廓可以用来识别并提取图像中的特定区域或形状。在轮廓处理中,通常需要计算轮廓的中心点,以便进行后续的分析和操作。 在OpenCV中,可以使用函数cv2.moments()来计算轮廓的质心(centroid或center)。该函数将返回一个字典,其中包含轮廓的各种矩(Moments)以及它们的计算结果,如轮廓的位置、面积等。其中,质心坐标可以通过以下公式计算得出: $C_x=\frac{M_{10}}{M_{00}}$, $C_y=\frac{M_{01}}{M_{00}}$ 其中$C_x$和$C_y$分别为质心的x和y坐标,$M_{10}$、$M_{01}$、$M_{00}$分别为轮廓的一阶矩、二阶矩和零阶矩。求出轮廓的质心之后,可以在图像上标注质心的位置,或者使用质心对轮廓进行平移、旋转等操作。 以下是一个基于Python和OpenCV的轮廓中心点计算示例代码: python import cv2 # 读取图像并转为灰度图 image = cv2.imread('test.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行阈值处理,得到二值化图像 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 找到轮廓列表 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算每个轮廓的质心并打印 for contour in contours: moments = cv2.moments(contour) cx = int(moments['m10'] / moments['m00']) cy = int(moments['m01'] / moments['m00']) print('Contour center: ({}, {})'.format(cx, cy)) # 在图像上标注质心位置 cv2.circle(image, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示处理结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 该示例代码首先读取一张图像,将其转换为灰度图,然后进行二值化处理。接着,使用cv2.findContours()函数找到图像中的所有轮廓,并计算每个轮廓的质心坐标。最后,将质心位置标注在原图上并显示处理结果。 需要注意的是,cv2.moments()函数计算得到的轮廓质心是一个浮点数,需要根据应用场景进行四舍五入或类型转换等操作。此外,在实际应用中,可能需要使用其他方法来进一步处理轮廓的形状、面积等信息,以达到更加精确的分析和识别效果。
### 回答1: 和半径。 可以使用 HoughCircles 函数来识别图像中的圆孔。它可以通过计算图像中每个像素的梯度并对其进行投票来识别圆孔。 下面是一个简单的代码示例: import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行霍夫变换 circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0) # 输出识别到的圆孔的中心坐标和半径 if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0, :]: x, y, r = i[0], i[1], i[2] cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) # 显示图像 cv2.imshow("detected circles", img) cv2.waitKey(0) ### 回答2: 使用Python和OpenCV编写一个程序来识别摄像头图像中圆孔的轮廓,并输出中心坐标可以通过以下步骤实现: 1. 导入所需的库和模块: python import cv2 import numpy as np 2. 设置视频捕获设备: python cap = cv2.VideoCapture(0) 3. 循环读取每帧视频,并进行处理: python while True: # 获取当前帧 ret, frame = cap.read() # 将当前帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对灰度图像进行二值化处理 ret, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个找到的轮廓 for contour in contours: # 获取轮廓的面积 area = cv2.contourArea(contour) # 如果轮廓的面积小于某个阈值,则忽略该轮廓,认为它不是圆孔 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) # 绘制圆心 center = (int(x), int(y)) cv2.circle(frame, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 输出圆心坐标 print("圆孔中心坐标:", center) # 显示处理后的图像 cv2.imshow("Contours", frame) # 按下Esc键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 通过以上步骤,我们可以实现一个简单的程序来识别摄像头图像中圆孔的轮廓,并输出中心坐标。 ### 回答3: 使用Python的OpenCV库可以方便地实现摄像头图像中圆孔的轮廓识别并输出中心坐标。以下是一个简单的程序示例: python import cv2 import numpy as np # 读取视频流 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 中值滤波去噪 blurred = cv2.medianBlur(gray, 5) # 应用霍夫圆变换检测圆孔 circles = cv2.HoughCircles(blurred, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=25, minRadius=0, maxRadius=0) if circles is not None: # 找到圆孔的轮廓 circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: # 绘制圆孔的轮廓和中心点 cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 4) cv2.rectangle(frame, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1) # 输出中心坐标 print("中心坐标: ({}, {})".format(x, y)) # 显示结果图像 cv2.imshow("Circles Detection", frame) # 按下'q'键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放视频流 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 你可以将这段代码保存为.py文件并运行,程序将执行以下操作: 1. 打开摄像头并读取视频流。 2. 对每一帧图像进行处理。 3. 将图像转换为灰度图像。 4. 应用中值滤波进行去噪。 5. 使用霍夫圆变换检测圆孔。 6. 如果有圆孔被检测到,找到其轮廓和中心点。 7. 绘制轮廓和中心点,并输出中心坐标。 8. 显示处理后的图像。 9. 按下'q'键退出程序。 10. 释放视频流和关闭窗口。 请确保你已经正确安装了Python和OpenCV库,并且连接了摄像头。
要识别杆并绘制轮廓,并计算轮廓的中心,您可以使用OpenCV中的轮廓检测和几何中心计算。下面是一个示例代码: python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('pole.jpg') # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 进行轮廓检测 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 选择最大的轮廓作为杆的轮廓 pole_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 绘制杆的轮廓 cv2.drawContours(image, [pole_contour], -1, (0, 255, 0), 2) # 计算轮廓的中心 M = cv2.moments(pole_contour) center_x = int(M["m10"] / M["m00"]) center_y = int(M["m01"] / M["m00"]) # 在图像上标记中心点 cv2.circle(image, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示结果图像 cv2.imshow('Result', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出轮廓的中心坐标 print('轮廓的中心坐标:', center_x, center_y) 请确保将代码中的'pole.jpg'替换为您要处理的图像文件路径。此代码将读取图像,将其转换为灰度图像,并应用二值化处理。然后,它进行轮廓检测,选择最大的轮廓作为杆的轮廓,并绘制出来。接下来,通过计算轮廓的几何中心,得到轮廓的中心坐标。最后,它在图像上标记出轮廓的中心点,并显示结果图像。同时,代码还会输出轮廓的中心坐标。
### 回答1: Python是一种面向对象编程语言,其具有强大的编程能力和丰富的第三方库支持。其中,OpenCV是一种开源计算机视觉库,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在Python中,利用OpenCV计算图像中两个中心点之间的距离可以通过以下几个步骤实现: 1. 导入必要的库及图像。 python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("image.jpg") 2. 确定需要计算距离的两个中心点及其横纵坐标。 python center1 = (x1, y1) center2 = (x2, y2) 3. 计算中心点之间的欧几里得距离。 python distance = np.sqrt((center1[0]-center2[0])**2 + (center1[1]-center2[1])**2) 4. 输出距离值或可视化显示距离。 python print("两个中心点之间的距离为:", distance) cv2.line(image, center1, center2, (0, 255, 0), thickness=2) cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 以上就是利用Python和OpenCV计算图像中两个中心点之间距离的简单方法,通过像素坐标计算距离。需要注意的是,在实际使用中,还需考虑图像分辨率、拍摄角度、畸变校正、相机标定等因素的影响,才能得到更准确的距离计算结果。 ### 回答2: Python的OpenCV是图像处理领域最常用的库之一,可以方便地使用它来计算图像中任意两个中心点之间的距离。以下是实现步骤: 1.导入必要的库 这里需要导入的库包括OpenCV、numpy等。 2.读取图像 使用OpenCV读取要处理的图像。 3.获取中心点 使用Python的绘图库,可以很容易地获取图像中心点的坐标。这里可以利用OpenCV提供的函数,比如cv2.findContours()和cv2.minEnclosingCircle()。 4.计算两点之间的距离 根据两点的坐标,可以求它们之间的距离。可以使用Python的math库中提供的欧式距离公式来计算距离。 下面是代码示例: import cv2 import numpy as np import math # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 获取中心点 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) center = (int(x),int(y)) cv2.circle(img,center,int(radius),(0,255,0),2) # 两点坐标 point1 = (100, 100) point2 = center # 计算距离 distance = math.sqrt((point1[0]-point2[0])**2 + (point1[1]-point2[1])**2) print('两点之间的距离: ', distance) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上步骤可以实现计算图像中两个中心点之间的距离。需要注意的是,在实际应用中,需要针对具体的场景进行调整和优化,以获得更好的效果。 ### 回答3: Python是一种高级编程语言,可用于开发各种类型的应用程序,包括计算机视觉应用程序。计算机视觉领域的一个重要应用程序就是图像处理,其中OpenCV是一个非常流行的工具包。OpenCV是计算机视觉领域中的开源计算机视觉库,可用于实现各种计算机视觉应用程序。 对于计算机视觉应用程序,常常需要计算图像中两个中心点之间的距离。Python结合OpenCV可以很轻松地实现这一功能。下面我们来介绍如何使用Python和OpenCV计算图像中两个中心点之间的距离。 1. 安装OpenCV库:在Python中使用OpenCV库需要先安装这个开源计算机视觉库。在运行Python代码之前,首先在计算机上安装OpenCV库。可以使用下面的命令来安装OpenCV库: pip install opencv-python 2. 加载图像:接下来,需要加载要处理的图像。可以使用cv2.imread函数来加载图像。例如,可以使用以下代码来加载一个名为“image.jpg”的图像: import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') 3. 计算两个中心点之间的距离:一旦图像被加载,需要提取两个对象的中心点,并计算它们之间的距离。可以使用cv2.minAreaRect函数来计算对象的边界框,然后使用矩形的中心坐标来计算中心点。例如,可以使用以下代码来计算对象的中心点: contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: rect = cv2.minAreaRect(c) center = rect[0] 接下来,可以使用一些公式来计算两个中心点之间的距离。可以使用欧几里德距离公式来计算两个点之间的距离。例如,可以使用以下代码来计算两个中心点之间的距离: distance = ((center1[0]-center2[0])**2 + (center1[1]-center2[1])**2)**0.5 4. 显示结果:最后,需要将计算结果显示在图像上。可以使用cv2.putText功能来将计算结果显示在图像的顶部。例如,可以使用以下代码将计算结果显示在图像的顶部: font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(img, 'Distance:' + str(distance), (10, 30), font, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) 5. 完整代码: import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: rect = cv2.minAreaRect(c) center = rect[0] center1 = center #第一个中心点 # 计算第二个中心点 # 计算两个中心点之间的距离 distance = ((center1[0]-center2[0])**2 + (center1[1]-center2[1])**2)**0.5 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText(img, 'Distance:' + str(distance), (10, 30), font, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 通过这些步骤,就可以很容易地使用Python和OpenCV计算图像中两个中心点之间的距离。这对于各种计算机视觉应用程序非常有用,例如目标跟踪、目标定位等。
要获取轮廓的中心点坐标,可以使用Python和OpenCV进行计算。可以参考引用中提供的网址链接中的代码示例来实现。 具体步骤如下: 1. 导入所需的库,包括cv2和numpy。 2. 读取图像并进行预处理,例如灰度化和二值化。 3. 使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓。 4. 使用cv2.moments函数计算每个轮廓的矩,并根据矩计算轮廓的中心点坐标。 5. 在图像上绘制轮廓并标记中心点。 以下是几个参考代码示例: python import cv2 import numpy as np # 读取图像并进行预处理 image = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个轮廓并计算中心点 for contour in contours: M = cv2.moments(contour) cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) # 在图像上绘制轮廓并标记中心点 cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (cX, cY), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示结果图像 cv2.imshow("Result", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码演示了如何使用Python和OpenCV获取轮廓的中心点坐标并在图像上进行标记。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。希望对你有所帮助!123 #### 引用[.reference_title] - *1* [python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38739744/12859975)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [使用Python、OpenCV计算轮廓的中心](https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/106709887)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

理解MVC架构:Laravel框架的核心设计

# 1. 第1章 项目立项与概述 ## 1.1 动机 随着互联网的快速发展,Web应用的开发需求不断增加。为了提高开发效率、代码可维护性和团队协作效率,我们决定采用MVC架构来设计我们的Web应用。 ## 1.2 服务器状态 我们的服务器环境采用了LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)架构,满足了我们Web应用开发的基本需求,但为了更好地支持MVC架构,我们将对服务器进行适当的配置和优化。 ## 1.3 项目立项 经过团队讨论和决定,决定采用Laravel框架来开发我们的Web应用,基于MVC架构进行设计和开发,为此做出了项目立项。 ## 1.4 项目概况