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 scikit-image提取图片轮廓

在Python的scikit-image库中，可以使用`skimage.measure.find_contours()`函数来提取图片的轮廓。这个函数基于OpenCV的轮廓检测功能，通常用于二值图像处理，也就是灰度图像中黑背景与白前景之间的边缘检测。

首先，你需要对图像进行预处理，比如转换为二值图像，这可以通过阈值化、Otsu's阈值法等方法实现。然后，调用`find_contours()`，传入处理后的二值图像以及一个布尔值表示是否闭合轮廓：

from skimage import io, measure
import numpy as np

# 加载图像
img = io.imread('your_image.png', as_gray=True)

# 转换为二值图像（例如，这里使用全局阈值）
threshold = 0.5
binary_img = img > threshold

# 提取轮廓
contours, _ = measure.find_contours(binary_img, 0.5)  # 第二个参数通常是轮廓连接模式

# 现在contours是一个numpy数组，每个轮廓是一个二维数组，包含了轮廓上各点的(x, y)坐标