opencv python 轮廓分解
时间: 2023-11-16 14:07:40 浏览: 37
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的函数和工具。其中之一是轮廓分解,它是一种将轮廓近似为多边形的方法。在Python中,可以使用cv2库中的findContours()函数来查找轮廓,并使用approxPolyDP()函数将轮廓近似为多边形。这个过程可以用来检测和测量图像中的形状和物体。在上面的引用中,第二个代码实现展示了如何使用轮廓分解来测量图像中的形状,并根据边数将其分类为三种不同的颜色。
相关问题
opencvpython填充轮廓
以下是使用OpenCV Python填充轮廓的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 创建一个黑色图像
mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
绘制轮廓
cv2.drawContours(mask, contours, -1, (255, 255, 255), -1)
# 显示原始图像和掩膜图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Mask', mask)
# 等待按下任意按键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们对图像进行二值化处理,并使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓。接下来,我们创建一个与原始图像大小相同的黑色图像,并使用`cv2.drawContours()`函数绘制轮廓。最后,我们将原始图像和掩膜图像显示出来。
opencv python 提取轮廓代码
可以回答这个问题。以下是一个简单的 OpenCV Python 提取轮廓的代码示例:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 提取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```