contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这是一个OpenCV中的函数，用于在二进制图像中查找轮廓。其中，dilate是输入的二进制图像，cv2.RETR_TREE是轮廓检索模式，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是轮廓逼近方法。函数返回两个值，第一个是轮廓本身，第二个是轮廓的层次结构信息。

下面是一个使用该函数的例子：

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)

# 膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

image = cv2.erode(image, kernelY) image = cv2.dilate(image, kernelY) # 中值滤波（去噪） image = cv2.medianBlur(image, 21) # 显示灰度图像 plt_show(image) # 获得轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for item in contours: rect = cv2.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3]

这段代码是用来进行车牌定位的。首先对图像进行了一系列的形态学操作，如闭操作、腐蚀和膨胀操作等，以增强图像边缘信息和去除噪声。然后对处理后的图像进行中值滤波，以进一步去除噪声。最后，使用OpenCV的轮廓检测函数findContours()，找到图像中所有的轮廓，并根据车牌的形状特点，确定车牌的轮廓位置并截取图像。

class knnDetector: def __init__(self, history, dist2Threshold, minArea): self.minArea = minArea self.detector = cv2.createBackgroundSubtractorKNN( history, dist2Threshold, False ) self.kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) def detectOneFrame(self, frame): if frame is None: return None # start = time.time() mask = self.detector.apply(frame) # stop = time.time() # print("detect cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, self.kernel) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_DILATE, self.kernel) # stop = time.time() # print("open contours cast {} ms".format(stop - start)) # start = time.time() contours, hierarchy = cv2.findContours( mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) # stop = time.time() # print("find contours cast {} ms".format(stop - start)) i = 0 bboxs = [] # start = time.time() for c in contours: i += 1 if cv2.contourArea(c) < self.minArea: continue bboxs.append(cv2.boundingRect(c)) # stop = time.time() # print("select cast {} ms".format(stop - start)) return mask, bboxs

这段代码定义了一个名为`knnDetector`的类，其中包含了`__init__`和`detectOneFrame`两个方法。

`__init__`方法接受三个参数：`history`表示历史帧数，`dist2Threshold`表示背景和前景像素之间的距离阈值，`minArea`表示轮廓的最小面积。该方法将这些参数保存成类属性，并创建了一个背景减除器对象`detector`，该对象使用KNN算法进行背景建模。此外，还创建了一个形态学操作核`kernel`，用于对检测到的前景进行形态学操作。

`detectOneFrame`方法接受一帧图像作为输入，并返回一个元组，包含了前景掩码`mask`和检测到的边界框列表`bboxs`。该方法首先使用`detector.apply`方法对输入图像进行背景减除，得到前景掩码。然后，使用形态学操作对前景掩码进行开运算和膨胀，以去除噪声和连接前景区域。接着，使用`cv2.findContours`方法查找前景掩码中的轮廓，并筛选出面积大于等于`minArea`的轮廓，并使用`cv2.boundingRect`方法得到轮廓的边界框。最后，将所有边界框添加到`bboxs`列表中，并返回该列表及前景掩码`mask`。