contours, hierarchy = cv2.findContours(img_mask[:, :, 0], cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2024-05-29 13:15:36 浏览: 91
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python cv2截取不规则区域图片实例

这行代码是使用OpenCV库中的函数`cv2.findContours()`来查找二值图像中的轮廓(contours)。函数的第一个参数是二值图像，第二个参数是轮廓检索模式，这里设置为`cv2.RETR_EXTERNAL`，表示只检测最外层轮廓。第三个参数是轮廓近似方法，这里设置为`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`，表示只保留轮廓的终点，也就是说，如果两个点之间的距离很近，就只保留其中一个点。函数返回两个值，第一个是轮廓列表，第二个是轮廓的层次结构(hierarchy)。
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python cv2抠图

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大的轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建一个掩膜 mask = np.zeros_like(gray)...

python cv2 找绿色块

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Draw contours on original image cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # Display result cv2....

cv2如何填充轮廓外区域

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 创建一个与原图像大小相同的黑色图像 mask = np.zeros_like(img) # 填充轮廓外区域 cv2.fillPoly(mask, contours...

如何通过segment\predict.py获取每个目标的mask图

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python cv2 找绿色块 并获取坐标

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓并绘制矩形框 for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(img, (x...
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cv2 contours mask

contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 创建一个空白的遮罩 mask = np.zeros_like(gray) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(mask, contours, -1, 255, ...

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255） # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓，轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值，四个值为x, y, w, h， 其中x, y为左上角坐标，w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows

这是一个Python函数的...导入了numpy，matplotlib和cv2三个模块； 该函数接受一个参数cnt，表示轮廓（contours）； 函数主要功能为计算轮廓的面积（area），并返回该值； 具体实现需要调用OpenCV库中的相关函数。

contours4,hierarchy4 = cv2.findContours(mask_white, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

contours4, hierarchy4 = cv2.findContours(mask_white, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cv2.drawContours(img, contours4, -1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2....

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('hd.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 修改这段代码将 最大轮廓的白的像素点如何将白的像素点变成黑的并保证其他区域不变py代码# 二值化处理 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 _,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv2.drawContours(mask, [max_contour], 0, 255, -1) # 应用掩码 result = np.zeros_like(img) result[mask == 255] = img[mask == 255] # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.imwrite('zuida.jpg', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv...

mean_color = cv2.mean(img, mask=mask)[:3] cv2.error: OpenCV(4.5.5) /Users/runner/work/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/core/src/mean.dispatch.cpp:126: error: (-215:Assertion failed) mask.empty() || mask.type() == CV_8U in function 'mean'报错了

contours, hierarchy = cv2.findContours(laplacian, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 检测最大颜色 max_color = None max_count = 0 for contour in contours: mask = np.zeros_like(gray) cv2....

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