OpenCV 中的轮廓

OpenCV中的轮廓是图像处理中一种重要的概念，它可以理解为图像中的连通的边界线。在OpenCV中，轮廓是由一组连续的点（或者线段）组成的，这些点（或者线段）位于相同的灰度值或颜色的边界上。轮廓可以提供图像中物体的边界信息，也可以用于图像分割、物体检测、形状分析等应用中。在OpenCV中，可以使用findContours函数来查找轮廓。

相关问题

opencv中轮廓面积

在OpenCV中，可以使用函数contourArea()来计算轮廓的面积。该函数的输入参数是轮廓的点集，返回值是轮廓的面积。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【OpenCV】获取轮廓(连通域)的面积、周长、矩形度、圆形度、宽长比、周径比](https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/127262712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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opencv中轮廓的预处理

在 OpenCV 中进行轮廓预处理的常见步骤包括：图像二值化、图像平滑处理和寻找轮廓。

1. 图像二值化

对于彩色或灰度图像，需要将其转换为二值图像，以便更好地寻找轮廓。可以使用 cv2.threshold() 函数进行阈值处理，将像素值大于或小于给定阈值的像素设置为最大值或最小值。例如，将图像转换为二值图像的代码如下：

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

其中，gray 是原始图像，binary 是二值化后的图像，阈值为 127。

2. 图像平滑处理

为了减少图像中噪声对轮廓的影响，可以对图像进行平滑处理。可以使用平滑滤波器，如高斯滤波器、中值滤波器等。例如，使用高斯滤波器进行平滑处理的代码如下：

blur = cv2.GaussianBlur(binary, (3, 3), 0)

其中，binary 是二值化后的图像，(3, 3) 是高斯核的大小，0 是标准差。

3. 寻找轮廓

可以使用 cv2.findContours() 函数寻找图像中的轮廓。该函数会返回一个列表，包含图像中所有轮廓的坐标。例如，寻找轮廓的代码如下：

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

其中，blur 是平滑处理后的图像，cv2.RETR_TREE 表示返回轮廓树形结构，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示仅保留轮廓的端点坐标。

在寻找轮廓后，可以使用 cv2.drawContours() 函数将轮廓绘制在原始图像上，以便观察和分析。例如，绘制轮廓的代码如下：

cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

其中，image 是原始图像，contours 是轮廓列表，-1 表示绘制所有轮廓，(0, 0, 255) 是绘制轮廓的颜色，2 是绘制轮廓的线宽。