cv.arclength(cnt, true)

时间: 2023-11-25 09:05:08 浏览: 80
As an AI language model, I do not have access to specific information about the context of this code. However, I can provide some general information about the function and its possible parameters. The function cv.arcLength is a method of the OpenCV library, which is used for computer vision tasks. This function is used to calculate the perimeter of a closed contour or a curve. The parameters of this function are: - cnt: The input contour or curve for which the arc length is to be calculated. - isClosed: A boolean parameter that specifies whether the input contour or curve is closed or not. If it is true, the function assumes that the contour is closed and computes the arc length of a closed curve. If it is false, the function assumes that the contour is not closed and computes the arc length of an open curve. The function returns the calculated arc length of the input contour or curve.
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contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

首先，使用cv2.findContours函数从二值化图像opening中检测出所有轮廓(contours)和层级(hierarchy)。然后，遍历所有轮廓，选出周长(perimeter)大于500的轮廓，利用cv2.boundingRect函数获取该轮廓的包围矩形框(x, y,...

# 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 < perimeter < 600: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)把这段改为计算面积来画框

area = cv2.contourArea(cnt) if 500 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 这里使用了 cv2.contourArea() 函数来计算轮廓的面积，然后...

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 < perimeter < 600: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)这一段可以改为额根据前景点的聚集程度来画框吗

是的，可以根据前景点的聚集程度来画框，这需要使用cv2.connectedComponentsWithStats函数来检测前景区域的连通性和像素统计信息。该函数会返回前景区域的数量、标签、面积、中心坐标和包围矩形框等信息，可以用于...

import cv2 as cv img = cv.imread('yb.jpg') gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 cv.imshow("yb",img) cv.imshow('gray', gray) ret, binary = cv.threshold(gray, 122, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) #对灰度图像进行二值化处理 cv.imshow('binary', binary) contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #hierarchy是轮廓之间的层级关系 # 对二值化图像进行轮廓检测 print(type(contours)) cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 在原始图像上绘制红色轮廓 cv.imshow('contours', img) for cnt in contours: area = cv.contourArea(cnt) #计算轮廓的面积 arclength = cv.arcLength(cnt, True) #封闭轮廓的周长 print('area=%.2f, arcLength=%.2f' % (area, arclength)) print('轮廓个数', len(contours)) print(type(contours[0])) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()为什么这个代码contours属性打印的是list不是tuple

在 OpenCV 3 及以上版本中，cv2.findContours() 函数返回的不再是 (contours, hierarchy) 的元组，而是只返回 contours 列表。因此，当你运行这段代码时，type(contours) 输出的类型是 list，而不是 tuple。 ...

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

9. peri = cv2.arcLength(cnt, True) 计算轮廓的周长。 10. approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) 对轮廓进行多边形逼近，返回逼近后的多边形顶点坐标。 11. while True: 进入一个死循环，用于...

import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np image = cv2.imread("0.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2) cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True) cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True) if len(cnt) == 4: cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 ) plt.imshow(image) plt.show()

cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True) cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True) # 绘制符合条件的四边形轮廓 if len(cnt) == 4: cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 ) ...

import cv2 import numpy as np # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 初始化上一帧 prev_frame = None # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame = cv2.warpAffine(frame, M, (frame.shape[1], frame.shape[0])) diff = cv2.warpAffine(diff, M, (diff.shape[1], diff.shape[0])) # 显示帧间差分 cv2.imshow('diff', diff) # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改为4.5.3版本的opencv能用的程序

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 视频稳定 if prev_frame is not ...

for cnt in contours: area = cv.contourArea(cnt) arclength = cv.arcLength(cnt, True) print('area=%.2f, arcLength=%.2f' % (area, arclength)) print('轮廓个数', len(contours))什么意思

arclength = cv.arcLength(cnt, True) # 计算轮廓周长 print('area=%.2f, arcLength=%.2f' % (area, arclength)) # 输出面积和周长 上述代码中，通过循环遍历contours，对于每一个轮廓cnt，使用cv.contourArea()...

如何将cv2.findContours生成的离散的轮廓点连接成线

epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow("Contours", image) cv2.waitKey(0) cv2....

cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行逼近，怎么判断逼近后的轮廓是否是闭合轮廓

epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) if approx[0][0][0] == approx[-1][0][0] and approx[0][0][1] == approx[-1][0][1]: print("This is a closed ...

py纸张图像边框提取裁切摆正，输入路径C:\Users\admin\AppData\Roaming\pip\123.jpg 输出路径C:\Users\admin\AppData\Roaming\pip\true.jpg

peri = cv2.arcLength(best_cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(best_cnt, 0.02 * peri, True) pts = np.float32([approx[0], approx[1], approx[2], approx[3]]) # 计算目标矩形的宽度和高度 w1 = abs(pts[0][0...

cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:272: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == 5 || depth == 4) in function 'cv::contourArea'

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.03 * perimeter, True) if len(approx) != 4: continue # 透视变换 pts1 = np.float32([approx[0][0], approx[1][0], approx[2][0]...

用open cv将下面图像内长度大于平均值的轮廓显示出来

length = cv2.arcLength(cnt, True) lengths.append(length) avg_length = sum(lengths) / len(lengths) # 绘制长度大于平均值的轮廓 for cnt in contours: length = cv2.arcLength(cnt, True) if length > ...

ImportError: cannot import name 'ellipse2Poly' from 'cv2' (unknown location)

approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt, True), True) cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

帮我编写一段代码关于2. 图像分割技术的应用 要求： （1） 实现语言Python，支持库：skimage、opencv、numpy、scipy、matplotlib、PIL等。 （2）例如：基于阈值的植物图像分割。例如：基于一幅车牌图像、细胞图像、风景图、花草图等完成图像分割，但必须明确采用的分割技术，明确分割后的效果并解析。 （3）一般步骤： 图像采集→图像预处理→特征提取→图像分割。 图像处理过程体现：图像灰度化、二值化、去噪处理、归一化等操作。 特征提取： 图像分割方法：阈值分割方法，区域增长，分水岭法，边缘分割法等应用，但要有应用场景。

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) print('Area:', area) print('Perimeter:', perimeter) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例代码中，我们首先读取一张植物图像，然后进行图像预处理，...
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