opencv contours

通过使用OpenCV中的findContours函数，可以检测出图像中物体的轮廓。findContours函数的参数包括输入图像、输出轮廓、输出层次结构、轮廓检测模式、轮廓近似方法和偏移量。其中，contours参数用来存储检测到的轮廓，hierarchy参数用来存储轮廓的层次结构信息。这些参数的具体含义和用法可以根据具体需求进行理解和使用。

相关问题

python opencv draw numpy contours

要在 OpenCV 中使用 Numpy 数组绘制轮廓，可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理。
3. 使用 `cv2.findContours()` 函数查找轮廓。
4. 通过 `cv2.drawContours()` 函数绘制轮廓。

下面是一个示例代码，它将在图像中绘制所有轮廓的外接矩形：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制所有轮廓的外接矩形
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后使用 `cv2.threshold()` 函数进行二值化处理。接下来，我们使用 `cv2.findContours()` 函数查找轮廓，返回轮廓的数组和它们的层次结构。最后，我们遍历轮廓数组，使用 `cv2.boundingRect()` 函数获取每个轮廓的外接矩形，并使用 `cv2.rectangle()` 函数绘制矩形。最终，使用 `cv2.imshow()` 函数显示图像。

C++ contours

您好！关于 C++ 中的 contours，它是指在图像处理中，将图像中的连通区域提取出来的操作。常用的方法是使用 OpenCV 库中的 findContours 函数。该函数可以找到图像中所有的轮廓，并将其存储在一个向量中。您可以通过以下代码实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    threshold(img, img, 128, 255, THRESH_BINARY);
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(img, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    drawContours(img, contours, -1, Scalar(255), 2);
    imshow("contours", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个例子中，我们首先读入一张灰度图像，然后对其进行二值化处理。接着使用 findContours 函数找到图像中的轮廓，并将其存储在 contours 向量中。最后使用 drawContours 函数将轮廓绘制在原图上。