cv2.findContours显示图

时间: 2024-05-17 20:10:08 浏览: 64
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cvFindContours

cv2.findContours是一个在OpenCV中常用的图像处理函数，用于从二值图像中提取轮廓信息。该函数可以接收三个参数：输入图像、轮廓检索模式和轮廓逼近方法。它返回一个轮廓列表和层次结构。可以使用cv2.drawContours函数在图像上绘制轮廓。 关于显示图像，可以使用cv2.imshow函数在窗口中显示图像。它需要两个参数：窗口名称和要显示的图像。可以通过cv2.waitKey函数来等待键盘输入事件，使得窗口不会立即关闭。最后，可以使用cv2.destroyAllWindows函数来关闭所有的OpenCV窗口。
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配置好opencv后，可以直接复制粘贴运行，经测试通过。找轮廓的效果很好。
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cvFindContours的应用

自定义阈值的轮廓检测，适合新手。配合opencv使用

import cv2 # 初始化背景建模器 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行背景建模 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 对二值化结果进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()用pyqt5帮这个程序做一个可视化界面

contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = ...

请使用cv2.findContours函数写一个识别黑色矩形的python程序

好的，这里是一个使用cv2.findContours函数识别黑色矩形的Python程序： python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # ...

Cv2.FindContours(image, contours, hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);参数2参数3必须与out一起传送

在 OpenCvSharp 中，可以使用 out 关键字将参数2和参数3与 Cv2.FindContours 方法一起传递。以下是修改后的示例代码： csharp using OpenCvSharp; // 读取图像 Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ...

cv2.findContours

cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二进制图像中查找轮廓。它返回一个轮廓列表以及每个轮廓的层次结构。该函数采用以下参数： - image：输入图像（必须为二进制图像，即黑白图像）。 - mode：轮廓检索...

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

4. contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 调用 cv2.findContours() 函数进行轮廓检测。其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_...

cv2.findContours()参数

cv2.findContours()函数是OpenCV中用于查找图像中的轮廓的函数。它的参数如下： 1. image：输入的二值图像，通常为灰度图像或二值图像。 2. mode：轮廓检测模式，指定轮廓的检测方式。常用的模式有： - cv2.RETR_...

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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

cv2.findContours是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。它的输入参数是二值化图像，输出是轮廓信息和层次结构。 具体来说，cv2.findContours函数的输入参数包括： - image：输入的二值化图像，要求为8位单通道图像。 ...

cv2.findContours怎么不让其旋转

您可以通过设置cv2.findContours函数的参数mode和method来控制轮廓的检测方式。具体来说，您可以将mode设置为cv2.RETR_EXTERNAL，将method设置为cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE，以仅检测最外层的轮廓，并且...

cv2.findcontours代码实现

cv2.findContours是OpenCV库中用于查找图像中轮廓的函数。它的基本语法如下： contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method) 其中，参数说明如下： - image：输入的二值图像，通常为灰度图像或二...

python-opencv2利用cv2.findContours()函数不规则图形

cv2.findContours()函数可以用于查找图像中的轮廓，包括不规则图形。使用该函数需要先将图像进行二值化处理，然后传入二值化后的图像和轮廓查找模式，函数会返回轮廓的列表和层级信息。 下面是一个简单的示例代码：...

def cameraAnalysis(self, frame): frame = cv2.resize(frame, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 因为摄像头问题，对图像进行了大小修改 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图 # cv2.imshow("gray", gray) ret, binary = cv2.threshold(gray, 140, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 # cv2.imshow("binary", binary) blurred = cv2.GaussianBlur(binary, (3, 3), 0) # 高斯滤波处理 # cv2.imshow("blur", blurred) # 显示滤波图像 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 建立7 * 7的卷积核 closed = cv2.morphologyEx(blurred, cv2.MORPH_RECT, kernel) # 去除噪点 # cv2.imshow("closed", closed) ret, binary = cv2.threshold(closed, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 再次二值化 # cv2.imshow("binary", binary) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 寻找轮廓 if len(contours) != 0: ball_position = self.detect(frame, contours) cv2.imshow("frame", frame) # print(ball_position) return ball_position else: return [0]

这段代码是用于相机图像分析的函数。它首先将输入的图像大小调整为640x360像素，并将其转换为灰度图像。然后，通过对灰度图像进行阈值处理和高斯模糊，得到一个二值化图像。接下来，使用形态学操作去除噪点，并再次...

contours, hierarchy = cv2.findContours

cv2.findContours()是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下： python contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) 其中，参数image是输入...

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

cv2.findContours()是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。它的参数包括： - 第一个参数：二值化图像，即黑白图像，其中要查找轮廓的对象应该是白色，背景应该是黑色。 - 第二个参数：轮廓检索模式，有以下几种可选：...

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("E:/beans.jpg",0) # 将图片进行灰度处理 imgs=cv2.resize(img,None,fx=1/6,fy=1/6) # 调整图片大小 t1,dst=cv2.threshold(imgs,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 将图片进行反二值化处理 k=np.ones((5,5),np.uint8) # 设定内核为5 img2=cv2.dilate(dst,k) # 将图片进行腐蚀、膨胀处理 img1=cv2.erode(img2,k) img3=cv2.erode(img1,k) img4=cv2.dilate(img3,k) cv2.imshow('image', img4) cv2.imwrite("E:/bin_beans.jpg",img4) # 保存图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img4, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓并绘制 for contour in contours: cv2.drawContours(img4, [contour], 0, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出轮廓数量（也就是豆子的颗粒数） print(len(contours))

cv2 是一个用于图像处理和计算机视觉的库，numpy 是一个用于科学计算的库。这两个库都是 Python 中常用的工具库。 imread() 是 cv2 库中的一个函数，用于从本地磁盘中读取图像。第一个参数是图像文件的路径，第二个...

import cv2 import numpy as np # 读取相机拍摄的图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色瓶盖的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) #cv2.imshow('Mask', mask) # 进行形态学操作，去除噪声 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 检测红色瓶盖的轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对轮廓进行筛选和排序，选择两个最大的轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2]请完善上述代码。显示结果

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对轮廓进行筛选和排序，选择两个最大的轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 绘制...

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