cv.arclength(cnt, true)

时间: 2023-11-25 11:05:08 浏览: 31
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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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()...

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把这段改为大于500小于1000

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 修改条件为周长大于500小于1000 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 这段代码会找出...

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) 把这段代码改为寻找轮廓并计算前景点的聚集程度

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 400 < perimeter < 600 and area > 100: # 计算前景点的聚集程度 compactness = (perimeter ** 2) / area # 画出轮廓 color = (0, 255, 0) if compactness > 25 else...

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 ...

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 ...

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 > ...

opencv图像处理怎么找轮廓两点的距离

epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) # 计算两点之间的距离 dist = np.linalg.norm(approx[0] - approx[1]) print(dist) 在上面的代码中，我们首先...

Python要选定一个物体,opencv测量它的周长,面积,角点

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) # 计算面积 area = cv2.contourArea(cnt) # 计算角点 corners = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*perimeter, True) # 在图像上绘制轮廓和角点 cv2.drawContours(img, [cnt], 0,...

python将轮廓进行多边形拟合

approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt, True), True) cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3) 其中，cv2.approxPolyDP()函数用于进行多边形拟合，其第二个参数为拟合精度，越...

opencv 计算边长

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) # 计算边长 length = perimeter / 4 # 在图像上绘制轮廓及边长 cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"{length:.2f}", tuple(cnt[0][0])...

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()

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