OpenCV findContours
时间: 2024-04-12 08:24:10 浏览: 11
OpenCV的findContours函数是一个用于在图像中查找轮廓的函数。它可以帮助我们找到图像中的连续区域,并将其表示为一系列的点或者线段。
findContours函数的基本语法如下:
```
cv2.findContours(image, mode, method)
```
其中,image是输入的二值图像,mode是轮廓检索模式,method是轮廓近似方法。
轮廓检索模式(mode)有以下几种常用选项:
- cv2.RETR_EXTERNAL:只检测外部轮廓
- cv2.RETR_LIST:检测所有轮廓,不建立等级关系
- cv2.RETR_CCOMP:检测所有轮廓,建立两个等级的关系
- cv2.RETR_TREE:检测所有轮廓,建立一个等级树结构
轮廓近似方法(method)有以下几种常用选项:
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE:存储所有的轮廓点
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点,只保留端点
findContours函数会返回两个值,第一个是轮廓的列表,每个轮廓都是一个点的集合;第二个是层次结构,用于描述轮廓之间的关系。
相关问题
opencv findContours
`findContours` 是 OpenCV 中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它可以帮助我们找到图像中的对象边界,并用于形状分析、目标检测和图像识别等应用。
`findContours` 函数的使用方法如下:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)
```
其中,`image` 是输入的二值化图像,`mode` 是轮廓检索模式,`method` 是轮廓逼近方法。函数会返回两个值:`contours` 是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓由一系列点组成;`hierarchy` 是轮廓的层次结构,用于描述轮廓之间的关系。
opencv findcontours
可以使用 OpenCV 的 findContours 函数来查找图像中的轮廓。该函数需要输入一个二值化图像,并返回一个轮廓列表。以下是一个示例代码:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化图像
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)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将读取名为 "image.jpg" 的图像,将其转换为灰度图像,然后进行二值化处理。接下来,使用 findContours 函数查找轮廓,并使用 drawContours 函数将轮廓绘制在原始图像上。最后,显示图像并等待用户按下任意键关闭窗口。