cnts, hierarchy = cv2.findContours(frame_hsv_binary_white_close.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2023-12-01 07:04:39 浏览: 102
CPP

cvFindContours

这段代码使用 OpenCV 的 `findContours` 函数来查找二值化图像中的轮廓。函数的第一个参数是二值化图像，第二个参数指定轮廓的检索模式，`cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只检测最外层的轮廓，第三个参数指定轮廓的近似方法，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示使用简单的逼近算法来压缩轮廓，只保留轮廓的端点。函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓是一个包含轮廓上所有点的数组。同时，函数还返回了轮廓的层级关系，即每个轮廓的父子关系，也保存在返回值中。这些信息可以用于进一步处理轮廓。
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cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，close是一个二值化图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，将轮廓转化为简单的线段。findContours函数会返回两个值，第一个是轮廓信息...

cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]是在做什么

cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] 这段代码是在寻找二值图像（mask）中的所有轮廓（contours），其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层的轮廓，cv2.CHAIN_...

(cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这是一个关于计算机视觉中轮廓查找的代码行，使用了OpenCV库中的findContours函数。该函数的作用是在二值图像中查找轮廓，并返回轮廓的坐标信息。具体来说，该代码行将闭合的二值图像作为输入，使用RETR_EXTERNAL...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 cv2.namedWindow("Display_Image", cv2.WINDOW_NORMAL) if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()这段代码为什么打不电脑自带的摄像头

3. 摄像头设备号错误：在cap=cv2.VideoCapture(0)这一行中，参数0表示默认使用设备号为0的摄像头。如果你的电脑有多个摄像头，可能需要更改该参数来指定正确的摄像头设备号。 如果上述解决方法都无效，可以尝试...

def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0

这段代码是一个函数TEST...接着，它使用cv2.findContours()函数找到掩码中的轮廓，并选择最大的轮廓。最后，它计算最小包围圆的圆心和半径，并根据半径大小将col和squ变量设置为1或0。 请问你还有其他问题吗？

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

这行代码是使用OpenCV库中的findContours函数来寻找图像中的轮廓。该函数的第一个参数是二值图像，第二个参数是轮廓检索模式，第三个参数是轮廓逼近方法。函数返回一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是由一系列(x,y...

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)代码含义以及源代码讲解

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 在这个例子中，我们首先读取一张图像image.jpg，然后将其转换为灰度图像并进行二值化处理。最后，使用cv2.findContours()...

cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:5]

这段代码使用OpenCV的cv2.findContours函数从边缘图像中查找轮廓。 首先，edged.copy()创建了 edged 的副本，以确保原始图像不会被修改。 然后，cv2.findContours函数被调用，它接受三个参数： - 第一个参数是边缘...

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这行代码使用OpenCV库中的findContours函数来查找图像中的轮廓。函数的第一个参数是二值化后的图像，第二个参数指定轮廓检索模式，第三个参数指定轮廓逼近方法。函数返回两个值，第一个是轮廓数组，第二个是轮廓的...

cnts, hierarchy = cv2.findContours

cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 和 cnts, hierarchy = cv2.findContours(imgray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 是使用OpenCV...

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色空间。然后使用阈值范围过滤红色和绿色部分，并进行中值滤波处理。最后，使用轮廓检测找到物体的轮廓，并在画面上用矩形框标记出来。 请问有什么问题我...

cnts, hierarchy = cv2.findcontours(thresh.copy(), cv2.retr_external, cv2.cha

我看到你的代码中有一个函数调用 cv2.findcontours()，这个函数可以在图像中...在函数调用中，cv2.RETR_EXTERNAL 指定了只返回最外层的轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 指定了仅保留轮廓的端点，以减少内存占用。

while 1: ret, frame = cap.read() frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0) hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, blue_lower, blue_upper) mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask, (3, 3), 0) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

这是在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，处理摄像头捕获的视频的主循环部分...最后使用cv2.findContours()函数对处理后的掩膜进行轮廓检测，得到图像中所有的轮廓（cnts）。该循环会一直运行，直到手动停止程序。

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in cnts: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2) cv2.rectangle(img2, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2)

cnts2,_ = cv2.findContours(thresh2,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2) for ...

python cnts, hierarchy = cv2.findContours参数介绍

具体的代码如下：image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。其中，thresh是输入的二值图像，cv2.RETR_TREE是轮廓检测模式，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是轮廓逼近...

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in cnts: #获取边界框的位置 (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2) cv2.rectangle(img2, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2)代码含义以及各个源代码的讲解

cnts2,_ = cv2.findContours(thresh2,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2) for ...

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_24500/2922187187.py in <module> 16 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 17 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 ---> 18 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 19 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 20 for cnt in cnts1: ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 修改后的代码...

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