python轮廓检测教程

轮廓检测是一种常用的图像处理技术，可以用于图像分割、目标识别、形状分析等领域。在Python中，OpenCV库提供了轮廓检测的函数。

以下是Python轮廓检测的教程：

1. 导入OpenCV库和numpy库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并将其转换为灰度图像

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

3. 对灰度图像进行二值化处理

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

其中，第一个参数是原始灰度图像，第二个参数是阈值，第三个参数是最大值，第四个参数是二值化类型。

4. 进行轮廓检测

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

其中，第一个参数是二值化后的图像，第二个参数是轮廓检测模式，第三个参数是轮廓近似方法。

5. 绘制轮廓

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

其中，第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓列表，第三个参数是轮廓索引（-1表示绘制所有轮廓），第四个参数是颜色，第五个参数是线条宽度。

6. 显示图像

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)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下图所示：