OpenCV4通过findContours找到指定轮廓后用drawContours填充制作掩膜

使用OpenCV4中的findContours函数可以找到指定轮廓，然后可以使用drawContours函数来填充制作掩膜。

以下是一个基本的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建掩膜
mask = np.zeros_like(img)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(mask, contours, 0, (255, 255, 255), -1)

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

在这个示例中，我们首先读取了一张测试图像，并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行二值化处理，以便更好地查找轮廓。

接下来，我们使用findContours函数查找轮廓，并使用drawContours函数将轮廓绘制在掩膜上。最后，我们显示了生成的掩膜。

请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体需求进行更改和调整。

相关问题

qt中用opencv获取轮廓之后怎么填充轮廓

在Qt中，可以使用OpenCV的代码来获取轮廓，并且将其填充。以下是一个简单的示例，描述如何在Qt中使用OpenCV来填充轮廓：

首先，需要包含OpenCV和Qt的头文件：

#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <QImage>  

然后，使用OpenCV中的函数来获取轮廓：

cv::Mat cvImage;  
cvImage = cv::imread("yourImage.png");  
cv::Mat grayImage;  
cv::cvtColor(cvImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);  
cv::Mat binaryImage;  
cv::threshold(grayImage, binaryImage, 100, 255, cv::THRESH_BINARY);  
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;  
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;  
cv::findContours(binaryImage, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);  // 获取轮廓

接下来，可以使用以下代码将轮廓填充：

QImage qim = QImage(cvImage.data, cvImage.cols, cvImage.rows, cvImage.step, QImage::Format_RGB888);  
QPainter painter(&qim);  
for(int i = 0; i< contours.size(); i++)  
{  
    cv::drawContours(cvImage, contours, i, cv::Scalar(0, 255, 0), -1, 8, hierarchy);  // 填充轮廓  
}  
painter.drawImage(0, 0, qim);  

最后，将填充后的图像显示在Qt应用程序中：

QLabel* label = new QLabel();  
QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(qim);  
label->setPixmap(pixmap);  
label->setFixedSize(pixmap.width(),pixmap.height());  
label->show();  

以上就是使用OpenCV和Qt填充轮廓的基本步骤。

opencv python 寻找轮廓 如何将轮廓边界填充成蓝色

可以使用cv2.drawContours()函数来绘制轮廓，并使用cv2.fillPoly()函数来填充轮廓。以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 3)

# 填充轮廓
for contour in contours:
    cv2.fillPoly(img, [contour], (255, 0, 0))

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.threshold()函数将其二值化。接下来，使用cv2.findContours()函数寻找图像中的轮廓。然后，我们使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓，并使用cv2.fillPoly()函数填充轮廓。最后，我们显示图像并等待按下任意键关闭窗口。