for c in contours: area = cv2.contourArea(c) perimeter = cv2.arcLength(c, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(radius), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Area: {:.2f}".format(area), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.putText(img, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2)什么意思
时间: 2023-06-08 15:07:54 浏览: 49
这是一段 Python 代码,用于检测一张图像中的轮廓,并对其进行绘制和测量。首先,使用 cv2.findContours() 函数查找图像中的所有轮廓,然后对于每个轮廓,计算它的面积、周长、边界矩形和最小包围圆,最后在图像上绘制相应的轮廓、矩形、圆和文字。其中,cv2.drawContours() 函数用于绘制轮廓,cv2.rectangle() 函数用于绘制矩形,cv2.circle() 函数用于绘制圆,cv2.putText() 函数用于显示文字。
相关问题
寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 < perimeter < 600: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 把这段代码改为寻找轮廓并计算前景点的聚集程度
好的,将代码修改为:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
if 400 < perimeter < 600 and area > 100:
# 计算前景点的聚集程度
compactness = (perimeter ** 2) / area
# 画出轮廓
color = (0, 255, 0) if compactness > 25 else (0, 0, 255)
cv2.drawContours(frame, [cnt], 0, color, 2)
```
这段代码寻找图像中的轮廓,并计算出每个轮廓的面积和周长,然后根据前景点的聚集程度确定轮廓的颜色,并将轮廓绘制到图像上。
def compute_shape_features(images): contour_areas = [] contour_perimeters = [] aspect_ratios = [] for img in images: contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = max(contours, key=cv2.contourArea) area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = w / h if h != 0 else 0 contour_areas.append(area) contour_perimeters.append(perimeter) aspect_ratios.append(aspect_ratio) return np.array(contour_areas), np.array(contour_perimeters), np.array(aspect_ratios)的公牛
这段代码是用来计算一组图像的形状特征的。它通过使用OpenCV库的函数来找出每个图像的轮廓(contours),并计算轮廓的面积(contour_area)、周长(contour_perimeter)和宽高比(aspect_ratio)等特征。最后将这些特征存储在三个NumPy数组(contour_areas、contour_perimeters和aspect_ratios)中,并返回这些数组。这段代码的应用场景可能是对图像进行分类或者识别等任务,通过这些形状特征来区分不同的物体或者场景。
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