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

时间: 2023-07-22 16:11:46 浏览: 61
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FindContours.rar_Findcontours

cv2.findContours() 函数用于查找图像中的轮廓。它接受三个参数：输入图像（通常是二值化图像），轮廓检索模式和轮廓逼近方法。 在你的代码中，你使用了以下参数来调用 cv2.findContours() 函数： - 输入图像：gray，这是一个灰度图像。 - 轮廓检索模式：cv2.RETR_TREE，这个模式会检测所有的轮廓，并且创建一个完整的轮廓层级关系。 - 轮廓逼近方法：cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE，这个方法会压缩水平、垂直和对角方向上的冗余点，只保留轮廓的端点。 这个函数会返回两个值：轮廓列表和层级关系。你可以使用这些返回值来绘制和分析图像中的轮廓。
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cvFindContours

简单的轮廓查找（C语言），配合Opencv使用

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

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓周长 perimeter = cv2.arcLength(contour, True) # 近似轮廓 ...

cv2.findContours not enough value

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) In this example, thresh is the binary image that we want to find contours in. The second argument to cv2....

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...

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...

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...

import cv2 import numpy as np from PIL import Image import turtle # 读取照片 img = cv2.imread("2.jpg") # 将照片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours( edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓转换为线稿数据 outline = "" for contour in contours: outline += "M\n" for pt in contour: outline += f"{pt[0][0]} {pt[0][1]}\n" outline += "Z\n" # 设置画笔 turtle.pen(pensize=2, pencolor="black") # 将线稿数据转换为坐标列表 coords = [] for c in outline: if c == "M": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.penup() turtle.goto(x, y) turtle.pendown() elif c == "L": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.goto(x, y) # 隐藏画笔 turtle.hideturtle()报错NameError: name 'f' is not defined

根据你提供的代码，报错是因为 f 这个变量没有定义。在你的代码中，似乎没有定义 f 这个变量，因此会出现 "NameError: name 'f' is not defined" 的错误。 推测可能是你在将轮廓数据转换为坐标列表时，使用了一...

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

cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。这个函数接受三个参数：二值化图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。 1. 二值化图像：thresh是一个二值化...

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...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么

打印的具体内容是所有轮廓中面积最大的矩形的信息，包括其排名，大小，位置，宽度，高度和角度。例如，“Rank 1: Size=120, (50, 50), Width=10, Height=12, Angle=-45”表示最大的矩形的排名为1，大小为120（像素）...

cv.findContours如何使用

contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) cv.imshow('image', img) cv.waitKey(0) 这个示例代码加载一张...

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

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)

contours, hierarchy = cv2.findContours

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

import cv2 import numpy as np def drawshape(src,points): i = 0 while i<len(points): if(i==len(points)-1): x, y = points[i][0] x1, y1 = points[0][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255 ), 3) else: x, y = points[i][0] x1, y1 = points[i + 1][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 3) i = i + 1 img=cv2.imread("C:/Users/CHL/Pictures/Screenshots/hand.png") print(img.shape) #装变为单通道 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY) #轮廓查找 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),0) #多边形逼近,参数分别为轮廓、精度、是否闭合 e=20 approx=cv2.approxPolyDP(contours[0],e,True) drawshape(img,approx) print(approx) #凸包，参数分别为轮廓，绘制方向 #cv2.convexHull(approx) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

然后，使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数绘制轮廓。接着，使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行多边形逼近，参数e表示逼近的精度，True表示封闭多边形。最后，使用cv2.imshow...

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

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'

contours, hierarchy = cv2.findContours(gray32, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 这个代码片段将读取一张图像，将其转换为灰度图像，然后将其转换为32位有符号单通道图像，并使用cv2.findContours...

举个cv2.findcontours返回值的例子

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 显示轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

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