cnts, hie = cv2.findContours(bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 3.检测外轮廓
时间: 2024-05-23 16:13:05 浏览: 11
这段代码使用 OpenCV 库中的 `findContours` 函数来检测二值化图像中的外轮廓。函数的第一个参数是二值化图像,第二个参数是轮廓检索模式,指定检测轮廓的方式。`RETR_EXTERNAL` 表示只检测最外层的轮廓,不检测内部的轮廓。第三个参数是轮廓逼近方法,指定如何逼近轮廓的形状。`CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示使用简单的逼近方法,只存储轮廓的端点。函数返回检测到的轮廓列表和每个轮廓的层次结构信息(如果有的话)。这些信息可以用于检索轮廓的子轮廓和父轮廓。
相关问题
cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)代码含义以及源代码讲解
这段代码的含义是使用OpenCV库中的函数`cv2.findContours()`寻找二值图像中的轮廓(contours)。
具体来说,`cv2.findContours()`函数有三个参数:输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。在这个例子中,我们使用二值图像`thresh`作为输入图像,`cv2.RETR_EXTERNAL`作为轮廓检索模式,表示只检索最外层的轮廓,不检索内部的轮廓;`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`作为轮廓近似方法,表示压缩水平、垂直和对角线方向的像素,并仅保留端点。
函数返回两个值:轮廓列表和层次结构(hierarchy)。在这个例子中,我们只关心轮廓列表,所以用一个下划线表示我们不需要层次结构。
以下是完整的示例代码:
```
import cv2
# 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)
# 查找轮廓
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()`函数查找轮廓,并将结果存储在`cnts`列表中。
cnts, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
这是一段使用OpenCV库中的findContours函数进行轮廓检测的代码。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(包括每个轮廓的点集),第二个是轮廓的层级信息。
相关问题:
1. 什么是轮廓检测?
2. OpenCV中还有哪些常用的图像处理函数?
3. 如何使用OpenCV进行图像二值化操作?
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