用python实现将 图片中进行边缘检测 并将边缘检测后的点拟合成曲线
时间: 2024-06-11 09:04:29 浏览: 3
以下是用Python实现边缘检测并将边缘检测后的点拟合成曲线的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 将轮廓点拟合成曲线
for i in range(len(contours)):
# 过滤掉长度小于10的轮廓
if len(contours[i]) < 10:
continue
# 将轮廓点转换为numpy数组
pts = np.array(contours[i], np.int32)
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
# 拟合曲线
approx = cv2.approxPolyDP(pts, 0.01 * cv2.arcLength(pts, True), True)
# 绘制曲线
cv2.polylines(img, [approx], True, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们首先读取一张图片,并将其转换为灰度图。然后,我们用Canny算法进行边缘检测。接下来,我们使用findContours函数寻找图像中的轮廓。最后,对于每一个轮廓,我们将其点拟合成曲线,并在原图上绘制出来。最终,我们使用matplotlib库来显示结果。
需要注意的是,这里我们只对长度大于等于10的轮廓进行拟合,因为长度小于10的轮廓基本上就只是噪点了。另外,这里使用的拟合算法是cv2.approxPolyDP函数,它可以将一组点拟合成指定精度的多边形。如果你想使用其他拟合算法,可以参考OpenCV的官方文档。