contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2024-01-03 08:04:06 浏览: 60
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python cv2截取不规则区域图片实例

这行代码使用OpenCV的函数`cv2.findContours()`来查找二进制图像`dst`中的轮廓(contours)和它们的层次结构(hierarchy)。函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是轮廓检索模式，第三个参数是轮廓近似方法。 在这里，我们使用`cv2.RETR_TREE`作为轮廓检索模式，它会检测所有轮廓并重建轮廓之间的层次结构。第三个参数`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`是轮廓近似方法，它会压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，从而节省内存空间。
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contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2....

cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:272: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == 5 || depth == 4) in function 'cv::contourArea'

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 筛选轮廓 for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt.astype('float32')) if area < 1000 or area > ...
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find contours by adaptive threshold

5. method：轮廓近似方法，如CV_CHAIN_APPROX_NONE（保留所有点）、CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅保留拐点）等。 结合这两个函数，我们可以首先使用cvadaptivethreshold对输入图像进行自适应二值化，然后用...

cv2 修正 矩形 投影

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) src_pts = box.as...

findcontours怎么用 基于c++

findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE); //在原图像上绘制轮廓 Mat dst = src.clone(); drawContours(dst, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2); //显示图像 imshow...
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用cv2，numpy，matplotlib做一个找茬游戏辅助，要求加载两幅图片，并将两张图片对齐，用背景减法做差找出不同并框出

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 获取边界框并绘制矩形 for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(img2,...
txt

opencvdingwei.txt

findContours(ds, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); - **Canny**：Canny边缘检测，参数分别为输入图像、输出图像、低阈值、高阈值和Sobel算子大小。 - **...

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何判断输出的contours为空；

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if contours is None or len(contours) == 0: print("contours is empty") else: print(f"contours length: {len(contours...

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

3. 如果你使用的是OpenCV3或以上版本，可以使用cv2.findContours函数的第三个参数返回两个值，如：_, contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。

分析一下这段代码并告诉我里面函数的用法// 特征提取和匹配，SIFT和FLANN vector src_pts, dst_pts; p.feature(img1_close, img2_close, &src_pts, &dst_pts); // 几何变换，透视变换 Mat H = findHomography(src_pts, dst_pts, RANSAC); Mat img2_warped; warpPerspective(img2_close, img2_warped, H, img1_close.size()); // 差分运算，绝对差分 Mat diff; absdiff(img1_close, img2_warped, diff); // 连通域检测，二值化、标记、筛选 Mat diff_bin; bool isDifferent = false; threshold(diff, diff_bin, 50, 255, THRESH_BINARY); vector<vector> diff_contours; vector<Vec4i> diff_hierarchy; vector<Rect> diff_rects; findContours(diff_bin, diff_contours, diff_hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (auto& c : diff_contours) { if (contourArea(c) > 1000) { diff_rects.push_back(boundingRect(c)); isDifferent = true; } } // 矩形框绘制，最小外接矩形 p.draw(imageDamaged, diff_rects, isDifferent);

6. findContours: 该函数对二值化后的差异图像进行连通域检测，得到各个连通域的轮廓。 7. contourArea: 该函数计算轮廓的面积。 8. boundingRect: 该函数计算轮廓的最小外接矩形。 9. draw: 该函数将矩形框...

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 # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

6. cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)：对边缘进行轮廓检测，返回轮廓列表和层级结构。 7. cv2.minAreaRect(max_contour)：找到最大轮廓的最小矩形边界框。 8. cv2.boxPoints...

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

contours, hierarchy = cv2.findContours(result, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: area += cv2.contourArea(i) count += 1 count...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/xiazai/yxtxcl4/BloodCell.jpg', -1) cv2.imshow("source", img) dst = cv2.blur(img, (3, 3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("thresh", thresh) kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3), np.uint8) close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) cv2.imshow("opening", close) temp = close.copy() h, w = close.shape[:2] mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8) cv2.floodFill(temp, mask, (230, 145), 255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close | temp_invcv2.imshow("result", result) contours, hierarchy = cv2.findContours(result, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: area += cv2.contourArea(i) count += 1 count1 = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: count1 += 1 if cv2.contourArea(i) > (1.25 * area / count): count1 += 1 if cv2.contourArea(i) > (2.1 * area / count): count1 += 1 print("细胞有%d个" % count1) cv2.waitKey(0)

这段代码主要是对一张血细胞图像进行图像分割和细胞计数。具体而言，代码首先读入一张图像并进行均值滤波，然后通过大津算法求取一个阈值，将图像二值化。接下来，采用形态学开操作和闭操作对二值化后的图像进行处理...

基于opencv2的车牌清晰化处理

contours, hierarchy = cv2.findContours(closed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for i in range(len(contours)): rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0...

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