canny 提取后 检测闭合轮廓

可以通过以下步骤来检测闭合轮廓：

1. 对图像进行 Canny 边缘检测，得到二值化边缘图像。
2. 对二值化边缘图像进行形态学操作，如膨胀或腐蚀，以填充边缘空洞或去除噪声。
3. 使用轮廓检测函数（如 OpenCV 中的 findContours 函数）来检测图像中的所有轮廓。
4. 遍历所有轮廓，使用轮廓周长和面积的比值来判断轮廓是否为闭合轮廓。如果比值接近于 1，则可以认为轮廓是闭合的。

注意，这些步骤中的具体参数需要根据实际情况进行调整。

相关问题

canny轮廓提取原理

Canny边缘检测是一种广泛使用的边缘检测算法，其主要原理如下：

1.噪声去除：使用高斯滤波器平滑图像，以减少噪声的影响。

2.计算梯度：使用Sobel算子计算图像的一阶梯度，以检测边缘的位置和方向。

3.非极大值抑制：在图像的梯度方向上，只保留局部极大值点，以得到更细的边缘。

4.双阈值检测：设置两个阈值，将梯度图像分为强边缘、弱边缘和非边缘像素，然后将强边缘与弱边缘连接起来，以得到完整的边缘。

Canny边缘检测可以有效地检测图像中的边缘，并且能够消除噪声和细节，因此在计算机视觉和图像处理领域得到广泛应用。

pythonopencv视频闭合轮廓检测

在使用Python和OpenCV进行视频闭合轮廓检测时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 打开视频文件并创建视频捕获对象：

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

3. 循环读取视频帧并进行处理：

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 对帧进行预处理，例如灰度化、高斯模糊等
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    
    # 执行轮廓检测
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 对每个轮廓进行处理
    for contour in contours:
        # 计算轮廓的周长
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        
        # 进行轮廓近似，获取多边形的顶点
        epsilon = 0.02 * perimeter
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
        
        # 判断是否为闭合轮廓（多边形顶点数为4）
        if len(approx) == 4:
            # 绘制闭合轮廓
            cv2.drawContours(frame, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)
    
    # 显示处理后的帧
    cv2.imshow('Contours', frame)
    
    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

4. 释放视频捕获对象并关闭窗口：

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码示例将读取视频文件中的每一帧，将其转换为灰度图像并进行边缘检测。然后，它执行轮廓检测，并对每个轮廓进行近似，判断是否为闭合轮廓（多边形顶点数为4），如果是则绘制该轮廓。最后，它在窗口中显示处理后的帧，按下 'q' 键退出循环。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据实际情况进行调整和优化。另外，你需要根据你的实际需求来修改视频文件的路径和其他参数。