findContours 按位置排序
时间: 2023-10-14 17:02:28 浏览: 30
要按位置对轮廓进行排序,您可以使用`cv2.contourArea`函数来计算每个轮廓的面积,并使用`sorted`函数根据面积进行排序。下面是一个示例代码:
```python
import cv2
# 假设您已经读取了图像并找到了轮廓 contours
# 计算每个轮廓的面积
areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
# 根据面积对轮廓进行排序(按升序排列)
sorted_contours = [contours[i] for i in sorted(range(len(contours)), key=lambda x: areas[x])]
# 打印排序后的轮廓
for contour in sorted_contours:
print(cv2.contourArea(contour))
```
上述代码中,我们使用了`sorted`函数和`lambda`表达式来根据轮廓的面积进行排序。最后,我们遍历排序后的轮廓并打印其面积。请注意,这里的排序是按照升序排列的。如果您想要降序排列,可以将`reverse=True`参数传递给`sorted`函数。
相关问题
cv2.findContours轮廓排序
cv2.findContours函数可以用于检测图像中的轮廓。在检测到轮廓后,可以使用cv2.contourArea函数计算轮廓的面积,并使用sorted函数对轮廓进行排序。默认情况下,sorted函数按照轮廓的面积从小到大排序,如果需要按照面积从大到小排序,则需要将reverse参数设置为True。例如,在灰度化、边缘检测和轮廓检测后,可以使用以下代码对轮廓进行排序并取出面积最大的前5个轮廓:
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
c++ opencv轮廓排序
在OpenCV中,轮廓排序可以按照不同的标准进行,例如轮廓的面积、宽度、高度或轮廓的位置等。
要对轮廓进行排序,首先需要找到并检测图像中的所有轮廓。可以使用findContours函数来做到这一点。该函数返回一个轮廓的列表。
然后,可以根据轮廓的特征对轮廓进行排序。例如,如果要根据轮廓的面积进行排序,可以使用contourArea函数计算每个轮廓的面积,并将其作为排序的依据。
将这些轮廓特征值存储在一个列表中,并使用Python的sort函数对其进行排序。sort函数将根据给定的排序依据对轮廓进行排序。
排序后,可以按照排序的顺序访问轮廓并进行进一步的处理或分析。例如,可以绘制排序后的轮廓,或选择具有特定特征的轮廓进行后续操作。
需要注意的是,对于某些特征较小的轮廓,可以设置一个阈值来排除它们,以减少处理的数量和提高效率。
总而言之,OpenCV提供了在轮廓上进行排序的功能,可以根据不同的特征对轮廓进行排序,从而实现对轮廓的灵活控制和处理。