cv2.findContours轮廓排序

cv2.findContours函数可以用于检测图像中的轮廓。在检测到轮廓后，可以使用cv2.contourArea函数计算轮廓的面积，并使用sorted函数对轮廓进行排序。默认情况下，sorted函数按照轮廓的面积从小到大排序，如果需要按照面积从大到小排序，则需要将reverse参数设置为True。例如，在灰度化、边缘检测和轮廓检测后，可以使用以下代码对轮廓进行排序并取出面积最大的前5个轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]

相关问题

cv2.findContours的原理

cv2.findContours是OpenCV中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。它的工作原理如下：

1. 首先，将输入的二值图像转化为黑色背景上的白色前景图像。这是通过二值反转操作实现的。

2. 对反转后的图像进行轮廓查找。这是通过扫描图像中的每个像素来实现的。如果当前像素为前景像素，并且其周围的像素为背景像素，则该像素被认为是轮廓的一部分。这样就可以找到与前景部分相连的所有像素，并将它们组成一个轮廓。

3. 对所有轮廓进行处理，以去除不合适的轮廓。这些不合适的轮廓可能包括噪点、孔和重复轮廓。

4. 对剩下的轮廓进行排序，以便可以按照需要进行进一步的处理。

5. 最后，返回所有有效轮廓的列表。

总之，cv2.findContours的主要工作是查找输入图像中的轮廓，并返回这些轮廓的列表。

opencv cv2.findContours 合并重叠边框

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.findContours 函数来检测图像中的轮廓。如果轮廓之间存在重叠，可能会导致检测到多个轮廓，而实际上这些轮廓表示的是同一个对象。解决这个问题的方法是合并重叠边框。下面是一种简单的方法：

1. 对所有轮廓进行排序，按照面积从大到小排序。

2. 遍历排序后的轮廓列表，对于每个轮廓，检查它是否与前面的轮廓有重叠。如果存在重叠，将两个轮廓合并为一个。

3. 重复上述步骤，直到所有的轮廓都被检查完。

具体的实现可以参考下面的代码：

import cv2

def merge_overlapping_contours(contours):
    sorted_contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
    merged_contours = []

    for contour in sorted_contours:
        overlaps = False
        for merged_contour in merged_contours:
            if cv2.contourArea(cv2.add(contour, merged_contour)) > \
                    cv2.contourArea(contour) + cv2.contourArea(merged_contour):
                merged_contour[:] = cv2.add(contour, merged_contour)
                overlaps = True
                break
        if not overlaps:
            merged_contours.append(contour)

    return merged_contours

这个函数接受一个轮廓列表作为参数，并返回合并后的轮廓列表。需要注意的是，这个函数假设输入的轮廓已经经过二值化处理，即轮廓是由二值图像检测出来的。如果轮廓是由灰度图像检测出来的，需要先进行二值化处理。