cv2.RETR_TREE输入参数
时间: 2023-09-10 13:05:12 浏览: 71
### 回答1:
cv2.RETR_TREE的输入参数是用于指定要检索的模式,它可以是cv2.RETR_EXTERNAL(仅检索外部轮廓)、cv2.RETR_LIST(检索所有轮廓,但放入一个列表中)或cv2.RETR_TREE(检索所有轮廓,并重建嵌套轮廓的完整层次结构)。
### 回答2:
cv2.RETR_TREE是OpenCV中findContours()函数的一个可选参数,用于指定轮廓的检索模式。
RETR_TREE模式表示检索所有轮廓,并构建一个多层次的轮廓结构关系。在这种模式下,所有的轮廓之间是按照它们的嵌套关系进行排列的。例如,一个内部轮廓将嵌套在一个外部轮廓内,而嵌套关系通过树形结构进行组织。
使用RETR_TREE模式可以获得关于轮廓之间的层级关系的信息。可以通过获取每个轮廓的父轮廓、子轮廓和邻居轮廓来分析和操作轮廓结构。
RETR_TREE模式在以下情况下可能特别有用:
- 当需要分析和处理具有复杂层次关系的轮廓时,如包含物体的嵌套结构。
- 当需要将轮廓分为多个层级或层次时,以便进一步分析和处理。
需要注意的是,使用RETR_TREE模式会在内存中存储更多的信息,因为它需要保存每个轮廓的层级关系。因此,在处理大量轮廓时,可能会导致内存占用较大的问题。
总而言之,cv2.RETR_TREE是一种用于指定轮廓检索模式的参数,它允许检索所有轮廓并构建一个多层次的轮廓结构关系。这种模式在分析和处理具有复杂层次关系的轮廓时特别有用。
相关问题
cv2.findContours的cv2.RETR_TREE怎么理解
`cv2.findContours()`是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数之一。其中,`cv2.RETR_TREE`是`cv2.findContours()`函数中的一个参数,表示轮廓的检索模式。它的作用是确定轮廓之间的嵌套关系,即确定哪些轮廓是父轮廓,哪些是子轮廓。`cv2.RETR_TREE`表示检索所有轮廓,并且创建一个完整的轮廓层次结构列表。在这个层次结构中,每个轮廓都有一个父轮廓和零个或多个子轮廓。因此,`cv2.RETR_TREE`可以用于分析轮廓之间的嵌套关系,例如确定哪些轮廓是内部轮廓,哪些是外部轮廓等等。
下面是一个使用`cv2.RETR_TREE`参数的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')
# 转换为灰度图像
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)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)参数
`cv2.findContours()`是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。它的参数包括:
- 第一个参数:二值化图像,即黑白图像,其中要查找轮廓的对象应该是白色,背景应该是黑色。
- 第二个参数:轮廓检索模式,有以下几种可选:
- `cv2.RETR_EXTERNAL`:只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`:检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`:检测轮廓并将其组织为两级层次结构。具体来说,顶层是物体的外部边界,第二层是物体内部的空洞边界,如果物体内部还有其他物体,则再次检测其外部边界并将其作为第三层,以此类推。
- `cv2.RETR_TREE`:检测轮廓并重建整个轮廓层次结构。
- 第三个参数:轮廓逼近方法,有以下几种可选:
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`:存储所有的轮廓点,相邻的两个点之间的像素位置差不超过1。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:仅存储水平、垂直和对角线方向的端点,例如一个矩形轮廓只需要4个点来存储。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:使用Teh-Chinl链逼近算法中的一种。这些方法可以更好地逼近曲线,但计算成本更高。
下面是一个示例:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
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, 0, 255), 3)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```