img_contours = cv.drawContours(img_shink, cont, -1, (0, 0, 255), 5)

### 回答1：
这是一个Python语言中OpenCV库的函数调用，作用是在图像上绘制轮廓线。具体来说，该函数的参数含义为：img_shink为输入图像，cont为输入轮廓线，-1表示绘制所有的轮廓线，(0,0,255)表示绘制的颜色为红色，5表示绘制的线宽为5像素。

### 回答2：
这行代码使用OpenCV的drawContours函数将指定图像img_shink中的轮廓绘制出来。使用的轮廓是通过cont参数传递进来的。
绘制的轮廓颜色为红色，RGB值为(0, 0, 255)。
绘制的轮廓线条粗细为5个像素。

相关问题

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的连通域的标签 # largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # areas第一元素是背景的面积，所以要从除开背景之外的元素中找 areas_cont = np.array([cv2.contourArea(cnt) for cnt in contours]) largest_label = np.argmax(areas_cont) # 提取连通域的坐标点 max_area_contour = contours[largest_label] # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(mask) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print(max_area_coords.shape)ada

这段代码的作用是找到给定掩模（mask）中面积最大的连通域，并获取该连通域的像素坐标。

首先，使用cv2.findContours()函数找到掩模中的所有连通域，并存储在contours列表中。

然后，通过遍历contours列表计算每个连通域的面积，将结果存储在areas_cont数组中。

接下来，使用np.argmax()函数找到areas_cont中面积最大的连通域的索引，该索引即为largest_label。

通过largest_label索引获取最大连通域的轮廓坐标点，存储在max_area_contour中。

创建一个与掩模大小相同的全零矩阵max_area_mask。

使用cv2.drawContours()函数将最大连通域的像素设置为1，并填充为实心。

最后，通过np.argwhere()函数获取max_area_mask中值为1的像素坐标，存储在max_area_coords中。

代码最后打印出max_area_coords的形状，即最大连通域的像素坐标数量和维度。

import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np image = cv2.imread("0.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2) cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True) cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True) if len(cnt) == 4: cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 ) plt.imshow(image) plt.show()

这段代码使用 OpenCV 和 Matplotlib 库读取图像，进行二值化和轮廓查找，并用蓝色绘制所有的轮廓，最后用黄色绘制符合条件的四边形轮廓。你需要注意的是，这段代码仅适用于图像中只有一个四边形的情况，如果有多个四边形或不止一个轮廓，代码需要进行相应的修改。

以下是代码中各个函数的作用：

- cv2.imread：读取图像
- cv2.cvtColor：将图像转换为灰度图像
- cv2.threshold：二值化图像
- cv2.findContours：查找轮廓
- cv2.drawContours：绘制轮廓
- cv2.arcLength：计算轮廓周长
- cv2.approxPolyDP：拟合多边形

以下是代码：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("0.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制所有轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2)

# 拟合多边形
cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True)
cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True)

# 绘制符合条件的四边形轮廓
if len(cnt) == 4:
    cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 )

# 显示图像
plt.imshow(image)
plt.show()

代码中使用了很多 OpenCV 的函数，如果对这些函数不熟悉，可以先去学习一下基础知识。