contours,hierarchy=cv.findContours
时间: 2023-06-07 18:12:13 浏览: 53
这不是一个完整的问题。它更像是一行Python代码,其中cv是OpenCV库中的一个模块,findContours是该模块中的一个函数。它的作用是在图像中查找轮廓。需要用到图像处理相关的知识。如果您需要更详细的解释,请提供更具体的上下文。
相关问题
contours, hierarchy = cv2.findContours
`cv2.findContours()`是一个在图像中查找轮廓的函数。它的语法如下:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,参数`image`是输入图像,必须是8位单通道图像。参数`mode`表示轮廓检索模式,有以下几种取值:
- `cv2.RETR_EXTERNAL`:只检测外轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`:检测的轮廓不建立等级关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`:检测所有轮廓并将其组织为两级层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`:检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的整个层次。
参数`method`表示轮廓逼近方法,有以下几种取值:
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`:存储所有的轮廓点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:仅存储水平、垂直和对角线方向的端点。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1`和`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:使用Teh-Chin链逼近算法中的一种。
函数返回值`contours`是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。`hierarchy`是可选的输出向量,其中包含有关图像拓扑的信息。
下面是一个使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓的例子:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('example.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)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
binary, contours = cv2.findContours
cv2.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在二进制图像中查找轮廓。它接受一个二进制图像作为输入,并返回一个包含所有轮廓的列表。
函数的返回值包括两部分:轮廓和层次结构。轮廓是一个包含点坐标的列表,每个轮廓都是一个numpy数组。层次结构是一个包含轮廓之间关系的列表,它描述了轮廓之间的父子关系。
在函数调用时,你需要传入一个二进制图像作为参数。二进制图像是一个只包含黑色和白色两种颜色的图像,其中白色表示目标物体,黑色表示背景。
下面是一个示例代码,展示了如何使用cv2.findContours函数:
```
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例中,我们首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后,我们对灰度图像进行二值化处理,得到一个二进制图像。接下来,我们使用cv2.findContours函数查找轮廓,并将结果保存在contours和hierarchy变量中。最后,我们使用cv2.drawContours函数绘制轮廓,并显示结果图像。
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