二值图像轮廓边缘提取 python

时间: 2023-10-10 21:08:31 浏览: 50
要在Python中进行二值图像轮廓边缘提取,你可以使用OpenCV库。下面是一个简单的示例代码: ```python import cv2 import os def Edge_Extract(root): img_root = os.path.join(root, 'img_masks') # 修改为保存图像的文件名 edge_root = os.path.join(root, 'img_edge') # 结果输出文件 if not os.path.exists(edge_root): os.mkdir(edge_root) file_names = os.listdir(img_root) img_name = [] for name in file_names: if not name.endswith('.png'): assert "This file %s is not PNG"%(name) img_name.append(os.path.join(img_root, name[:-4 + '.png')) index = 0 for image in img_name: img = cv2.imread(image, 0) cv2.imwrite(os.path.join(edge_root, file_names[index]), cv2.Canny(img, 30, 100)) index += 1 return 0 if __name__ == '__main__': root = '/Data/Datasets/binary_mask_path/' # 修改为你对应的文件路径 Edge_Extract(root) ``` 你可以将代码中的`root`变量修改为你的文件路径,然后运行即可实现二值图像轮廓边缘提取。请确保已经安装了Python的OpenCV库,如果没有可以使用`pip3 install opencv-python`来安装。

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### 回答1: 下面是一段使用 OpenCV 库提取图像轮廓的 Python 代码: import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Canny 边缘检测算法检测边缘 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 查找图像中的轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 在原图上绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在代码中,首先我们读取了图像,并将其转换为灰度图。然后,使用 Canny 边缘检测算法检测图像中的边缘。最后,使用 cv2.findContours() 函数查找图像中的轮廓,并在原图上绘制出轮廓,最后显示结果图像。 ### 回答2: 提取图像轮廓是图像处理中的一个重要任务。下面是一个使用Python编写的简单代码示例,用于提取图像的轮廓: python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用二值化处理将灰度图像转换为二值图像 # 可根据实际情况调整阈值参数以获得更好的结果 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找图像的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制图像的轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示图像及其轮廓 cv2.imshow('Contours', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中,首先使用cv2.imread()函数读取图像文件,并使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为灰度图像。然后,通过二值化处理将灰度图像转换为二值图像,以便更好地识别图像中的边缘。接下来,使用cv2.findContours()函数查找图像的轮廓。最后,使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制轮廓,并使用cv2.imshow()函数显示带有轮廓的图像。 请注意,上述代码只是一个非常基本的轮廓提取示例,可能无法适用于所有图像。根据具体的需求以及图像的复杂性,可能需要进一步处理和调整参数以获得更好的结果。

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