binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
时间: 2024-05-17 10:02:50 浏览: 13
这是一个使用OpenCV库进行图像处理的代码片段。cv2.findContours()函数用于查找图像中的轮廓。它接受三个参数:输入的图像,轮廓检索模式和轮廓逼近方法。在这个例子中,输入的图像是img,轮廓检索模式是cv2.RETR_TREE,表示检测到轮廓后建立完整的轮廓层级结构,并且所有轮廓都彼此独立,没有包含关系。轮廓逼近方法是cv2.CHAIN_APPROX_NONE,表示存储所有的轮廓点,而不进行任何逼近。函数的返回值是三个:二进制图像、轮廓列表和轮廓层级结构。这三个变量分别赋值给了binary、contours和hierarchy。
相关问题
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
这是一个OpenCV中的函数,用于在二进制图像中查找轮廓。其中,dilate是输入的二进制图像,cv2.RETR_TREE是轮廓检索模式,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是轮廓逼近方法。函数返回两个值,第一个是轮廓本身,第二个是轮廓的层次结构信息。
下面是一个使用该函数的例子:
```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)
# 膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
这段代码使用 OpenCV 库中的 `findContours` 函数来查找二进制图像中的轮廓。它接受三个参数:
- `binary`:二进制图像,即要查找轮廓的图像。
- `cv2.RETR_TREE`:表示要检索所有轮廓并构建完整的轮廓层次结构。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:表示要使用一种简单的压缩方法来压缩轮廓,以节省内存并加快运算速度。
函数的返回值包括三个元素:
- `contours`:一个 Python 列表,其中每个元素都是一个包含轮廓点坐标的 Numpy 数组。
- `hierarchy`:一个包含轮廓层次结构信息的 Numpy 数组。
- `binary`:输入的二进制图像。
通过这个函数,我们可以获取二进制图像中的所有轮廓的坐标点,以及它们之间的层次结构关系。
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