img2, contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)什么意思

时间: 2024-05-19 10:10:56 浏览: 170
C

寻找轮廓 find contours

这是一段 Python 代码，其中使用了 OpenCV 库中的 findContours 函数，用于在二进制图像中检测并提取轮廓信息。其中的参数 thresh 是输入的二值图像，contours 是存储轮廓点集的变量，hierarchy 是存储轮廓之间层级结构的变量。RETR_TREE 表示提取所有轮廓并建立完整的轮廓层级结构，CHAIN_APPROX_SIMPLE 则表示对轮廓的边界点进行压缩。
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opencv中contour hierarchy的理解

参考资料：官方文档 我用官方文档的例子来解释一下opnecv中contour hierarchy的概念： 比如说，在一张图片里会有好几个物品，它们可能位于不同的位置，也可能A物体嵌在B物体里，这时候我们可以把A物体称作父体（parent），B物体称为子体（child）。这样一来，同一个图像里不同轮廓之间就存在一种关系，而hierarchy就是用来描述这种关系的： 上图中的0，1，2，是图像里的最外层轮廓，那么hierarchy-0就有3个轮廓：0，1，2； 2a是2的孩子，所以hierarchy-1只有1个轮廓：2a 3是2a的孩子，所以hierarchy-2只有1个轮廓：3 其它的依次类推

cv2.findContours参数

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它的参数如下： - 第一个参数是输入图像，必须是单通道的...contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours

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...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，thresh是输入的二值图像，RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的轮廓逼近算法。返回值contours是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含点坐标的numpy数组；hierarchy是...

cv2.findContours函数怎么使用

im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 这段代码首先读取名为test2.png的图像，并将其转换为灰度图像。然后，通过应用阈值处理，将图像转换为二进制...

contours4,hierarchy4 = cv2.findContours(mask_white, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

contours4, hierarchy4 = cv2.findContours(mask_white, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cv2.drawContours(img, contours4, -1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("image", img) cv2.waitKey(0) cv2....

cv2.findContours()参数

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) ...

输入一张班级合影，用圆形、矩阵、椭圆等凸显出你自己所在的区域。 cv2.bitwise_and cv2.bitwise_or

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制所有轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2) 接下来，我们可以创建一个与原始图像大小...

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

其中，thresh是二值化后的图像，cv2.RETR_TREE表示检索所有轮廓并重构轮廓层次结构，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示压缩水平、垂直和斜向的轮廓，并仅保留其端点。函数的返回值是一个包含轮廓的列表和轮廓的层次结构的...

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子，梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素（卷积核）。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()该代码在实现车牌区域检测的过程中用到了什么算法

2. Sobel算子（Sobel）：用于检测图像边缘。 3. 二值化（threshold）：将图像转换为黑白两色，方便后续处理。 4. 膨胀（dilate）和腐蚀（erode）：用于调整图像形态，填补边缘空洞，去除小的噪点等。 5. 轮廓查找...

File "D:\pythonProject3_SCV\s.py", line 81, in segment_characters img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours( ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

img_contours, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 更改为： python contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2....

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

contours, hierarchy = cv2.findContours(result, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: area += cv2.contourArea(i) count += 1 count...

cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2....

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('hd.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 修改这段代码将 最大轮廓的白的像素点如何将白的像素点变成黑的并保证其他区域不变py代码# 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) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv2.drawContours(mask, [max_contour], 0, 255, -1) # 应用掩码 result = np.zeros_like(img) result[mask == 255] = img[mask == 255] # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.imwrite('zuida.jpg', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 创建掩码 mask = np.zeros_like(gray) cv...

cv2.findContours输入参数与返回值

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

cv2.findContours获得的每个轮廓是几维数组？

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 打印每个轮廓的维度 for contour in contours: print("Contour dimension:", contour.shape) 运行以上代码...

cv2.findContours怎么不让其旋转

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) ...

im2,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#确定前景对象的轮廓

cv2.RETR_TREE 参数表示以树形结构检测轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 参数表示使用简单的压缩方法来保存轮廓信息，只保留轮廓的端点信息。 函数返回三个值：im2 表示二值化后的图像，contours 表示轮廓的...

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