opencv 闭合轮廓提取
时间: 2023-12-09 07:02:24 浏览: 44
以下是使用OpenCV进行闭合轮廓提取的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 闭合轮廓
for i in range(len(contours)):
cv2.drawContours(img, [cv2.convexHull(contours[i])], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码首先读取一张图像,然后将其转换为灰度图像并进行二值化处理。接着使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓,并使用`cv2.convexHull()`函数对每个轮廓进行闭合处理。最后将处理后的图像显示出来。
相关问题
canny 提取后 检测闭合轮廓
可以通过以下步骤来检测闭合轮廓:
1. 对图像进行 Canny 边缘检测,得到二值化边缘图像。
2. 对二值化边缘图像进行形态学操作,如膨胀或腐蚀,以填充边缘空洞或去除噪声。
3. 使用轮廓检测函数(如 OpenCV 中的 findContours 函数)来检测图像中的所有轮廓。
4. 遍历所有轮廓,使用轮廓周长和面积的比值来判断轮廓是否为闭合轮廓。如果比值接近于 1,则可以认为轮廓是闭合的。
注意,这些步骤中的具体参数需要根据实际情况进行调整。
python实现轮廓断点闭合
在Python中可以使用OpenCV库实现轮廓断点闭合。具体步骤如下:
1. 读取图像并进行灰度化和二值化处理。
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行灰度化和二值化处理
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
2. 提取轮廓。
```
# 提取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
3. 对每个轮廓进行处理。
```
# 对每个轮廓进行处理
for i in range(len(contours)):
# 将轮廓进行闭合
epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contours[i], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], epsilon, True)
cv2.drawContours(img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
```
完整代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行灰度化和二值化处理
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 提取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对每个轮廓进行处理
for i in range(len(contours)):
# 将轮廓进行闭合
epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contours[i], True)
approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], epsilon, True)
cv2.drawContours(img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`epsilon`是控制近似精度的参数,可以根据需要进行调整。`cv2.drawContours()`函数用于绘制轮廓线。