cv2.findContours()
时间: 2023-06-21 13:15:30 浏览: 38
cv2.findContours() 是 OpenCV 中用于查找图像中连通对象(例如物体轮廓)的函数。它基于轮廓发现算法,通过在二值化图像中查找白色像素点的连通分量来找到物体轮廓。此函数返回一个包含每个轮廓的点集的列表,每个轮廓都是一个 numpy 数组。该函数的语法为:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,image 是输入二值化图像,mode 是轮廓检索模式,method 是轮廓逼近方法,contours 和 hierarchy 分别是轮廓点集列表和轮廓间的关系,offset 是可选参数用于指定轮廓点集的偏移量。
相关问题
cv2.findContours
### 回答1:
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在二进制图像中查找轮廓。该函数需要传入二进制图像、轮廓查找模式和轮廓逼近方法等参数,返回轮廓和层次结构。
例如,可以使用cv2.threshold函数将图像二值化后,使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓,并对其进行处理或分析。常见的处理方法包括绘制轮廓、计算轮廓面积和周长等。
### 回答2:
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。
在使用cv2.findContours函数之前,我们首先需要对输入的图像进行预处理。通常情况下,我们需要将图像转换为灰度图像,并进行二值化处理。
cv2.findContours函数的输入参数包括二值化的图像和轮廓查找模式。轮廓查找模式可以是cv2.RETR_EXTERNAL,表示只检测最外层的轮廓;也可以是cv2.RETR_LIST,表示检测所有的轮廓,并以简单的列表形式返回。
cv2.findContours函数的返回值包括轮廓列表和每个轮廓对应的层级。轮廓列表是一个包含所有轮廓的numpy数组。每个轮廓是一个由点组成的numpy数组,每个点表示轮廓的一个像素位置。
在使用cv2.findContours函数之后,我们可以对返回的轮廓进行进一步处理,例如计算每个轮廓的面积、周长等。
下面是一个使用cv2.findContours函数的例子:
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Contours", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码首先读取图像,然后将图像转换为灰度图像,并进行二值化处理。接下来,使用cv2.findContours函数查找轮廓,并绘制在原始图像上。最后,显示包含轮廓的图像。
通过使用cv2.findContours函数,我们可以方便地在图像中查找轮廓,并进行后续的轮廓分析和处理。
cv2. findContours
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它可以通过图像的边缘信息来检测对象或形状的轮廓。
该函数的语法如下:
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)
参数解释:
- image:输入的二值图像(通常为灰度图像或二值图像)。
- mode:轮廓检测模式。有四种可选模式:
- cv2.RETR_EXTERNAL:只检测最外层的轮廓。
- cv2.RETR_LIST:检测所有轮廓并存储为列表。
- cv2.RETR_CCOMP:检测所有轮廓并将其组织为两个层次结构的列表。顶层是外部边界,第二层是孔的边界。
- cv2.RETR_TREE:检测所有轮廓并将其组织为树状结构。
- method:轮廓逼近方法。有三种可选方法:
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE:存储所有轮廓点。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:仅存储端点。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:应用Teh-Chin链逼近算法。
函数返回两个值:
- contours:检测到的轮廓,每个轮廓由一系列点组成(以numpy数组表示)。
- hierarchy:轮廓的层次结构,可以用于解释轮廓之间的关系(如父子关系等)。
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