python提取图片轮廓边缘检测加二值化

你可以使用OpenCV库来进行图片轮廓边缘检测和二值化处理。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(edges, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理后的图片
cv2.imshow('image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取图片并将其转换为灰度图像。然后，使用Canny函数进行边缘检测，其中100和200是阈值参数。最后，使用threshold函数将边缘图像二值化处理，其中127是阈值参数。

你可以根据你的需求调整这些参数来获得更好的结果。

相关问题

python提取图片轮廓哪个方法好

Python中提取图片轮廓的方法有很多，常用的有以下几种：

1. Canny边缘检测：使用cv2.Canny()函数实现，可以得到较为清晰的轮廓线。

2. 边缘检测加二值化：将图片进行二值化处理，再使用cv2.findContours()函数提取轮廓。

3. 直接使用cv2.findContours()函数提取轮廓：该方法需要先将图片进行灰度处理，然后可以使用不同的轮廓提取算法进行提取。

4. Hough变换：可以检测出直线和圆等特定形状的轮廓，但是相对于其他方法比较复杂。

根据不同的应用场景和需求选择合适的方法。

Python中如何对一张图片操作灰度，滤波降噪，二值化，边缘检测，轮廓提取等操作，提取到图片中的圆以及圆的坐标

在Python中，我们可以使用一些图像处理库如PIL（Python Imaging Library），OpenCV或scikit-image来进行图片的各种操作。这里简单描述一下：

1. **灰度转换**：
使用`PIL`库的`convert()`函数可以将图片转换为灰度，例如：

   from PIL import Image
   img = Image.open('image.jpg')
   gray_img = img.convert('L')

2. **滤波降噪**：
OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波（`cv2.GaussianBlur()`）或中值滤波（`cv2.medianBlur()`）。例如：

   import cv2
   noisy_img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
   blurred_img = cv2.GaussianBlur(noisy_img, (5, 5), 0)

3. **二值化**：
使用阈值分割（`cv2.threshold()`）或者Otsu's算法（`cv2.threshold()`中的`cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU`）来将灰度图转为二值图：

   _, binary_img = cv2.threshold(blurred_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

4. **边缘检测**：
边缘检测可以用Sobel算子（`cv2.Canny()`）或Cv2的`findContours()`函数结合霍夫变换（`cv2.HoughCircles()`）寻找圆形特征：

   edges = cv2.Canny(binary_img, 50, 150)
   circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

5. **轮廓提取**：
要提取轮廓，首先找到边缘，然后使用`findContours()`：

   contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

6. **提取圆及坐标**：
如果`HoughCircles()`成功找到圆，结果会是一个数组，每个元素包含圆心坐标和半径。例如：

   if circles is not None:
       circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
       for (x, y, r) in circles:
           print(f"Circle found at ({x}, {y}) with radius {r}")
   else:
       print("No circles detected.")