python contours,_ =cv2.findContours
时间: 2024-08-13 11:00:50 浏览: 50
在OpenCV (Computer Vision Library) 中,`cv2.findContours()` 函数是用于从二进制图像中查找轮廓(contours)。函数返回两个值,第一个是找到的轮廓列表(如果有多于一个轮廓,可能是一个二维数组),第二个值通常是`None`,因为在旧版本的OpenCV中它会被忽略。
调用这个函数的基本语法通常是这样的:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)
```
其中,
- `image` 是输入的灰度或二值图像。
- `mode` 是指定寻找轮廓的方式,例如 `cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只查找外部轮廓,`cv2.RETR_LIST` 则获取所有轮廓。
- `method` 是边缘检测方法,如 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 或 `cv2.CHAIN_APPROX_NONE` 等。
找到的轮廓可以用在后续的各种图像处理任务中,如形状分析、物体识别等。
相关问题
contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
这段代码使用了 Python 的扩展切片(extended slicing)语法,即 `[-2:]`,表示从返回值的倒数第二个元素开始取到最后一个元素。因为 `cv2.findContours` 函数的返回值可能是两个或三个,所以这种语法可以确保只获取到前两个元素,而忽略掉可能存在的第三个元素。
具体来说,这段代码等价于以下两行代码:
```
retval = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours, hierarchy = retval[-2:]
```
其中,`retval` 是 `cv2.findContours` 函数的返回值,`retval[-2:]` 表示获取 `retval` 的倒数第二个和最后一个元素,即 `contours` 和 `hierarchy`。
使用这种写法可以确保代码的健壮性,即使 `cv2.findContours` 函数返回的元素数量发生了变化,也可以正确获取到需要的值。
import cv2 # 初始化背景建模器 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行背景建模 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 对二值化结果进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()用pyqt5帮这个程序做一个可视化界面
可以使用PyQt5来实现可视化界面,以下是一个简单的示例代码:
```python
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout
import cv2
import numpy as np
class VideoPlayer(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
# 初始化背景建模器
self.fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
# 创建界面元素
self.label = QLabel(self)
self.button = QPushButton('开始/暂停', self)
self.button.clicked.connect(self.toggle_playback)
# 创建布局并添加元素
layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(self.label)
layout.addWidget(self.button)
self.setLayout(layout)
# 初始化视频播放状态
self.playing = False
# 读取视频文件
self.cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4')
# 启动定时器
self.timer = self.startTimer(30)
def toggle_playback(self):
self.playing = not self.playing
def timerEvent(self, event):
if self.playing:
# 读取一帧图像
ret, frame = self.cap.read()
if not ret:
# 视频播放结束
self.playing = False
self.cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
return
# 对图像进行背景建模
fgmask = self.fgbg.apply(frame)
# 缩放比例
scale_percent = 50
# 计算缩放后的新尺寸
width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
# 缩放图像
frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 对二值化结果进行形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 寻找轮廓并绘制矩形框
contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
if area > 1500: # 去除过小的噪点
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 将图像转换为RGB格式并显示
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = np.rot90(frame)
height, width, channel = image.shape
bytesPerLine = 3 * width
qImg = QImage(image.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
player = VideoPlayer()
player.show()
sys.exit(app.exec_())
```
这个程序中,我们创建了一个名为 `VideoPlayer` 的类,继承自 `QWidget`,并包含一个标签和一个按钮。在类的初始化方法中,我们创建了这些界面元素,并将它们添加到一个垂直布局中。我们还初始化了视频播放状态和定时器,并在定时器回调函数中读取视频帧、进行背景建模、绘制矩形框等处理,并将处理后的图像显示在标签中。在按钮的点击事件中,我们切换视频播放状态。最后,我们使用 `QApplication` 启动了程序,并显示了 `VideoPlayer` 窗口。
注意:在运行程序之前,需要确保已经正确安装了 PyQt5 和 OpenCV。
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