python寻找轮廓最低点

要寻找轮廓的最低点，可以使用OpenCV的findContours函数找到轮廓，然后遍历每个轮廓中的点，找出y坐标最大的点即为最低点。

具体实现代码如下：

import cv2

# 读取图片并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 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)

# 遍历轮廓，找到最低点
lowest_point = None
for contour in contours:
    for point in contour:
        if lowest_point is None or point[0][1] > lowest_point[1]:
            lowest_point = point[0]

print('最低点坐标：', lowest_point)

其中，RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示压缩水平、垂直和对角线方向的线段，只保留端点。

相关问题

python寻找轮廓的角点

要寻找轮廓的角点，可以使用OpenCV中的cornerHarris函数。这个函数可以检测图像中的角点。

具体实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 转为浮点型
gray = np.float32(gray)

# 计算Harris角点
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 反转颜色，将角点变为白色
dst = cv2.bitwise_not(dst)
dst_norm = cv2.normalize(dst, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

# 提取角点
threshold = 100
corners = np.where(dst_norm > threshold)

# 在原图中绘制角点
for i in range(len(corners[0])):
    cv2.circle(img, (corners[1][i], corners[0][i]), 5, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cornerHarris函数的参数解释如下：

- gray：灰度图像
- 2：表示检测角点时要考虑周围2个像素点
- 3：表示Sobel算子的大小
- 0.04：表示角点检测的灵敏度参数，值越大，检测到的角点越少

可以根据需要调整这些参数来得到更好的结果。

opencv python 寻找轮廓的角点并可视化

### 回答1：
要找到轮廓的角点，可以使用opencv中的函数`cv2.approxPolyDP()`来近似处理轮廓，然后使用`cv2.drawContours()`函数将处理后的轮廓可视化。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片并将其转换为灰度图
img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 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_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for cnt in contours:
    # 近似处理轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt,True), True)
    # 如果轮廓是四边形
    if len(approx) == 4:
        # 绘制轮廓
        cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们读取了一张图片并将其转换为灰度图，然后使用二值化处理得到二值图像。接着使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓，然后遍历每个轮廓，使用`cv2.approxPolyDP()`函数进行近似处理。如果轮廓是四边形，我们就使用`cv2.drawContours()`函数将其绘制出来。最后，我们将结果显示出来。

### 回答2：
在OpenCV中，要寻找轮廓的角点并可视化，主要有以下几个步骤：

1. 导入库和读取图像：首先导入OpenCV库，并使用imread函数读取图像。

2. 图像预处理：可以对读取的图像进行一些预处理操作，例如灰度化、二值化，以便更好地寻找轮廓。

3. 寻找轮廓：使用findContours函数找到图像中的轮廓。这个函数会返回轮廓的列表。

4. 迭代轮廓：使用for循环迭代所有的轮廓。

5. 近似多边形拟合：使用approxPolyDP函数对每个轮廓进行多边形拟合。这个函数可以根据指定的精度将轮廓近似为更简单的多边形。

6. 绘制角点：使用drawContours函数将找到的角点多边形绘制在图像上。可以选择绘制不同颜色的线条以便更好地可视化。

7. 显示图像：最后使用imshow函数显示绘制了角点的图像。

下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 迭代轮廓
for contour in contours:
    # 近似多边形拟合
    epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
    
    # 绘制角点
    cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样，我们就可以找到轮廓的角点并用绿色的线条将其绘制在图像上，从而实现了寻找轮廓角点并可视化的功能。