python寻找轮廓最低点
时间: 2023-06-21 20:17:43 浏览: 108
您可以使用OpenCV库中的findContours函数来查找轮廓,并使用min函数查找最低点的位置。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 查找最低点
lowest_point = tuple(contours[0][contours[0][:,:,1].argmax()][0])
# 在图像中绘制最低点
cv2.circle(img, lowest_point, 5, (0, 0, 255), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用阈值化函数将其转换为二值图像。接下来,我们使用findContours函数查找轮廓,并使用argmax函数查找最低点的位置。最后,我们在图像中绘制最低点,并将其显示出来。
相关问题
python寻找轮廓的角点
要寻找轮廓的角点,可以使用OpenCV中的cornerHarris函数。这个函数可以检测图像中的角点。
具体实现代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 转为浮点型
gray = np.float32(gray)
# 计算Harris角点
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
# 反转颜色,将角点变为白色
dst = cv2.bitwise_not(dst)
dst_norm = cv2.normalize(dst, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
# 提取角点
threshold = 100
corners = np.where(dst_norm > threshold)
# 在原图中绘制角点
for i in range(len(corners[0])):
cv2.circle(img, (corners[1][i], corners[0][i]), 5, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,cornerHarris函数的参数解释如下:
- gray:灰度图像
- 2:表示检测角点时要考虑周围2个像素点
- 3:表示Sobel算子的大小
- 0.04:表示角点检测的灵敏度参数,值越大,检测到的角点越少
可以根据需要调整这些参数来得到更好的结果。
opencv python 寻找轮廓的角点并可视化
### 回答1:
要找到轮廓的角点,可以使用opencv中的函数`cv2.approxPolyDP()`来近似处理轮廓,然后使用`cv2.drawContours()`函数将处理后的轮廓可视化。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片并将其转换为灰度图
img = cv2.imread('example.jpg')
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)
# 遍历每个轮廓
for cnt in contours:
# 近似处理轮廓
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt,True), True)
# 如果轮廓是四边形
if len(approx) == 4:
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们读取了一张图片并将其转换为灰度图,然后使用二值化处理得到二值图像。接着使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓,然后遍历每个轮廓,使用`cv2.approxPolyDP()`函数进行近似处理。如果轮廓是四边形,我们就使用`cv2.drawContours()`函数将其绘制出来。最后,我们将结果显示出来。
### 回答2:
在OpenCV中,要寻找轮廓的角点并可视化,主要有以下几个步骤:
1. 导入库和读取图像:首先导入OpenCV库,并使用imread函数读取图像。
2. 图像预处理:可以对读取的图像进行一些预处理操作,例如灰度化、二值化,以便更好地寻找轮廓。
3. 寻找轮廓:使用findContours函数找到图像中的轮廓。这个函数会返回轮廓的列表。
4. 迭代轮廓:使用for循环迭代所有的轮廓。
5. 近似多边形拟合:使用approxPolyDP函数对每个轮廓进行多边形拟合。这个函数可以根据指定的精度将轮廓近似为更简单的多边形。
6. 绘制角点:使用drawContours函数将找到的角点多边形绘制在图像上。可以选择绘制不同颜色的线条以便更好地可视化。
7. 显示图像:最后使用imshow函数显示绘制了角点的图像。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
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)
# 迭代轮廓
for contour in contours:
# 近似多边形拟合
epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
# 绘制角点
cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这样,我们就可以找到轮廓的角点并用绿色的线条将其绘制在图像上,从而实现了寻找轮廓角点并可视化的功能。