python opencv图像识别_Python Opencv实现图像轮廓识别功能

图像轮廓识别是一种常见的图像处理技术，可以用于物体检测、边缘检测、模式识别等领域。Python中的OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，包括图像轮廓识别功能。下面介绍如何使用Python Opencv实现图像轮廓识别功能。

1. 导入库

首先需要导入OpenCV库。可以使用以下代码导入：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并转化为灰度图像

使用cv2.imread()函数读取图像，并使用cv2.cvtColor()函数将图像转化为灰度图像。代码如下：

img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 进行图像处理

在进行轮廓识别前，需要对图像进行一些处理，如图像平滑、二值化等。这里使用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯平滑处理，并使用cv2.threshold()函数进行二值化处理。代码如下：

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
ret, binary = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

4. 进行轮廓识别

使用cv2.findContours()函数进行轮廓识别。该函数返回一个轮廓列表和一个层次结构。代码如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. 绘制轮廓

使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。代码如下：

cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

6. 显示图像

使用cv2.imshow()函数显示图像，并使用cv2.waitKey()函数等待按键。代码如下：

cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
ret, binary = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行代码后，将显示原图像和识别出的轮廓。