获取轮廓上x,y最大最小值的差
时间: 2024-04-19 07:24:29 浏览: 22
要获取轮廓上 x 和 y 的最大最小值的差,你可以使用 `cv2.minMaxLoc()` 函数来找到轮廓的最小外接矩形,然后计算其宽度和高度的差异。
下面是一个计算轮廓上 x 和 y 最大最小值差的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('contour_image.jpg')
# 将图像转换为灰度
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行阈值处理或其他边缘检测步骤
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
# 计算最小外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# 计算 x 和 y 的最大最小值差
x_diff = w - x
y_diff = h - y
print("x 差值:", x_diff)
print("y 差值:", y_diff)
```
在这个示例中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们进行阈值处理或其他边缘检测步骤来获取轮廓。接下来,我们使用 `cv2.findContours()` 函数找到图像中的轮廓。然后,我们遍历每个轮廓,并使用 `cv2.boundingRect()` 函数计算每个轮廓的最小外接矩形。最后,我们计算 x 和 y 的最大最小值差并打印出来。
注意,这里假设只有一个轮廓。如果有多个轮廓,你需要根据你的需求进行修改。