for i, contour in enumerate(contours):

时间: 2023-06-08 10:07:06 浏览: 129
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contour.rar_C contours_contour_visual c_网格生成

这是一个关于图像处理中轮廓提取的循环语句。其中，contours是从图像中提取的轮廓，而enumerate则用于给轮廓编号。for循环会对每一个轮廓进行处理，i表示当前轮廓的编号，contour则表示当前轮廓的信息。在循环体内，可以使用contour的相关属性对轮廓进行进一步处理。
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for i, contour in enumerate(outer_contours): i从0开始嘛

是的，正确的理解应该是 i 从 0 开始。在 Python 中，enumerate...因此，在这个例子中，enumerate(outer_contours) 将会生成一个序列，其中每个元素都是一个包含当前轮廓及其对应编号的元组，第一个轮廓的编号为0。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么帮我再加上矩形轮廓的四个角的坐标

for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 获取矩形的四个角的...

ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')将此代码中心点坐标改为角的坐标

for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in ...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()帮我加上详细注释

for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) # 判断最小外接矩形的长宽比是否在一定范围内，如果满足条件，则在轮廓周围画出红色矩形 if -5 (width - height) ...

# 根据每个轮廓的类型, 找到对应的焊缝轨迹 paths = [] self.welding_pts_3d = [] for k, info in enumerate(contours_info): c_type = info["type"] shape, path, pts_3d, end_point_2d = self.FindTypePath(pm, info) if path is None: vision_log.error(f"no path in {k} contour") img_show = cv2.drawContours( img_show, [info["box"].astype(int)], 0, (0, 0, 0), 5) continue

然后遍历 contours_info 中的每个轮廓，取出轮廓类型 c_type 和轮廓的其他信息 info。 接着调用 self.FindTypePath 函数，传入 pm 和 info 作为参数。FindTypePath 函数根据轮廓的类型 c_type，找到对应的焊缝轨迹...

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for contour in contours: (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) circles.append((int(x), int(y), int(radius))) ellipses = [] for contour in contours: ellipse = cv2.fitEllipse(contour) ...

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) print(f"Contour area: {area}") # hierarchy 可以用来追踪轮廓之间的层次关系，如父子关系。 for idx, (_, _, _, parent_idx) in enumerate...

对于find contour提取到的不闭合的轮廓，如何变成密闭的轮廓，并对应的面积值输出，python代码

for i, contour in enumerate(contours): # 绘制实心轮廓并输出面积 area = cv2.contourArea(contour) cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 255, 0), -1) print("Area", i, ":", area) # 显示结果 cv2....

在上面的基础上计算每一个黑色联通区域像素点数目

for i, contour in enumerate(contours): # 膨胀轮廓以便包含边界像素 approx_contour = cv2.approxPolyDP(contour, 0.1 * cv2.arcLength(contour, True), True) # 计算膨胀后的轮廓内的像素点数 mask = np....

编写一段用于微生物识别的python程序

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) circularity = 4 * np.pi * area / (perimeter ** 2) features.append([area, circularity]) # 聚类 ...

使用python对图像中的轮廓最小包围圆圈进行截取

for contour in contours: (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) 4. 对于每个最小包围圆...

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for i, contour in enumerate(contours): area = cv2.contourArea(contour) if area > 5000 and area < 15000: leaf_contours.append(contour) # 矩形框提取叶片 for i, contour in enumerate(leaf_contours): ...

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