用python怎么找出图片中物体轮廓的端点坐标

你可以使用OpenCV库来找出图片中物体轮廓的端点坐标。具体操作是：

1. 读入图片并转换为灰度图像

2. 对图像进行边缘检测，可以使用Canny等算法

3. 对边缘进行轮廓检测，使用findContours函数

4. 对每个轮廓使用approxPolyDP函数来获取近似的多边形边缘

5. 对每个多边形边缘，使用cornerSubPix函数来获取亚像素级别的角点坐标

这样就能够找出图片中物体轮廓的端点坐标了。

相关问题

opencv求出最大轮廓的中心点坐标。

在OpenCV库中，我们可以利用图像处理功能找到图像的最大轮廓并计算其中心点坐标。这里是一种常见步骤：

首先，你需要加载一张图片，并将其转换为灰度图，因为轮廓检测通常适用于单通道图像。

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg') # 加载图像文件
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图像转换为灰度图像

接着，在灰度图像上应用阈值，以便分离目标物体与背景。这一步骤取决于你正在操作的图像内容和预期的目标。阈值选择可能会对结果有很大影响。

_, thresh = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 应用二元阈值

接下来，使用 `cv2.findContours()` 函数来找出图像的所有轮廓：

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

`RETR_EXTERNAL` 表示只保留外部轮廓，而 `CHAIN_APPROX_SIMPLE` 则表示仅保存轮廓的端点和拐角，简化了轮廓数据结构。

为了找出最大的轮廓及其对应的区域，你可以按照轮廓面积排序所有轮廓然后选取最大的那个：

areas = [cv2.contourArea(contour) for contour in contours] # 计算每个轮廓的面积
max_area_index = areas.index(max(areas)) # 找到最大面积轮廓的索引
biggest_contour = contours[max_area_index]

最后，通过 `cv2.minEnclosingCircle()` 来获取这个最大轮廓的最小外接圆信息。这个函数返回圆心坐标 (x, y) 和半径 r。

(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(biggest_contour)

注意，上述 `minEnclosingCircle()` 返回的是圆形的半径和圆心位置（x, y），这些是在轮廓边界内的估计值，并非像素级精确值。如果你需要得到精确的中心点坐标，可以进一步使用 `cv2.boundingRect()` 或 `cv2.fitEllipse()` 等函数获取矩形或椭圆包围盒的位置。

以下是完整的示例代码片段：

#...
x, y, w, h = cv2.boundingRect(biggest_contour)
center_x, center_y = int(x + w / 2), int(y + h / 2)

print("Center point coordinates:", center_x, center_y)
#...  

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--- 相关问题 ---
1. 如果图像中有多个轮廓，如何找出特定颜色的对象轮廓？
2. 如何调整 OpenCV 的阈值以获得更准确的分割效果？
3. 当轮廓非常接近时，如何区分它们并单独处理每个轮廓？

请注意以上代码需要在安装了 OpenCV 并适当配置环境变量的环境中运行。

python opencv sub_pix_contour

`cv2.findContours` 是 OpenCV 库中的一个函数，用于检测二值图像中的轮廓。这些轮廓可以用来识别物体的边界，进行图像分析和处理。

在使用 `cv2.findContours` 函数时，有几个参数需要注意：
- `image`：这是输入图像，应该是二值图像（即图像中的像素点只有两种颜色，通常是黑白）。
- `mode`：这是一个枚举类型，用于确定如何检索轮廓。例如，`cv2.RETR_EXTERNAL` 只会检索最外层的轮廓。
- `method`：这是一个枚举类型，指定轮廓的检索方法。例如，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 会压缩水平或垂直段，仅保留端点。
- `offset`：可选参数，用于在轮廓上应用的偏移。

在得到轮廓之后，可以利用 `cv2.minAreaRect` 和 `cv2.boxPoints` 来获取最小面积的旋转矩形，并计算出对应的精确轮廓点。`cv2.minAreaRect` 返回一个包含中心点、宽度、高度和角度的矩形框，而 `cv2.boxPoints` 根据这个矩形框来计算出四个顶点的坐标。

不过，要注意的是 `cv2.findContours` 会影响原图。在 OpenCV 3.4.2.16 版本之后，如果你在查找轮廓之前需要保留原图，应该使用 `cv2.RETR_EXTERNAL` 和 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 参数。