cv2.findContours
时间: 2023-10-14 21:11:58 浏览: 35
cv2.findContours 是 OpenCV 中的一个函数,用于在二值图像中查找轮廓。它可以找到图像中所有的轮廓,并返回每个轮廓的点集。该函数的语法为:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,参数 image 是输入的二值图像,mode 是轮廓检索模式,method 是轮廓逼近方法,contours 是返回的轮廓点集,hierarchy 是轮廓的层级信息,offset 是轮廓点集的偏移量。该函数的返回值是轮廓点集和层级信息。
相关问题
Cv2.FindContours
`cv2.FindContours`是OpenCV(Computer Vision Library)中的一个函数,用于从二进制图像中找到轮廓(contours)。轮廓是指图像中物体边缘的轮廓线,它是形状检测和分析的重要组成部分。这个函数主要用于图像处理,尤其是在物体检测、边缘检测和图像分割等应用中。
`cv2.findContours()`的基本语法如下:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contourImage])
```
参数解释:
- `image`: 输入的二值或阈值化的灰度图像。
- `mode`: 检测模式,通常使用`cv2.RETR_TREE`(获取完整的轮廓树)或`cv2.RETR_EXTERNAL`(只获取外部轮廓)。
- `method`: 边缘连接方法,`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`用于简单近似,`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`或`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`用于更精确的近似。
- `contourImage` (可选): 输出轮廓图像。如果指定了此参数,函数会在该图像上绘制轮廓。
函数返回值:
- `contours`: 包含所有检测到轮廓的数组,每个轮廓是一个边界点列表。
- `hierarchy` (仅当`mode`为`cv2.RETR_TREE`时返回):层次结构信息,表示轮廓之间的父子关系。
使用这个函数后,你可以进一步对轮廓进行分析,如计算面积、周长,或者根据轮廓进行形状匹配等操作。
cv2. findContours
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它可以通过图像的边缘信息来检测对象或形状的轮廓。
该函数的语法如下:
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)
参数解释:
- image:输入的二值图像(通常为灰度图像或二值图像)。
- mode:轮廓检测模式。有四种可选模式:
- cv2.RETR_EXTERNAL:只检测最外层的轮廓。
- cv2.RETR_LIST:检测所有轮廓并存储为列表。
- cv2.RETR_CCOMP:检测所有轮廓并将其组织为两个层次结构的列表。顶层是外部边界,第二层是孔的边界。
- cv2.RETR_TREE:检测所有轮廓并将其组织为树状结构。
- method:轮廓逼近方法。有三种可选方法:
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE:存储所有轮廓点。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:仅存储端点。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:应用Teh-Chin链逼近算法。
函数返回两个值:
- contours:检测到的轮廓,每个轮廓由一系列点组成(以numpy数组表示)。
- hierarchy:轮廓的层次结构,可以用于解释轮廓之间的关系(如父子关系等)。