python提取图片轮廓

可以使用OpenCV库来提取图片的轮廓。以下是一个简单的例子：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.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)

# 显示结果
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取图片，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用`cv2.threshold()`函数进行二值化处理，将图像转换为黑白形式。然后，使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓。最后，使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制在原始图像上，并使用`cv2.imshow()`函数显示结果。

相关问题

python提取图片轮廓哪个方法好

Python中提取图片轮廓的方法有很多，常用的有以下几种：

1. Canny边缘检测：使用cv2.Canny()函数实现，可以得到较为清晰的轮廓线。

2. 边缘检测加二值化：将图片进行二值化处理，再使用cv2.findContours()函数提取轮廓。

3. 直接使用cv2.findContours()函数提取轮廓：该方法需要先将图片进行灰度处理，然后可以使用不同的轮廓提取算法进行提取。

4. Hough变换：可以检测出直线和圆等特定形状的轮廓，但是相对于其他方法比较复杂。

根据不同的应用场景和需求选择合适的方法。

python提取图片轮廓边缘检测加二值化

你可以使用OpenCV库来进行图片轮廓边缘检测和二值化处理。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(edges, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理后的图片
cv2.imshow('image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取图片并将其转换为灰度图像。然后，使用Canny函数进行边缘检测，其中100和200是阈值参数。最后，使用threshold函数将边缘图像二值化处理，其中127是阈值参数。

你可以根据你的需求调整这些参数来获得更好的结果。