contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2023-08-13 16:47:20 浏览: 142
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python cv2截取不规则区域图片实例

这是一个使用OpenCV库中的findContours函数来查找二值化图像中的轮廓的代码。其中，thresh是二值化后的图像，cv2.RETR_TREE表示检索所有轮廓并重构轮廓层次结构，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示压缩水平、垂直和斜向的轮廓，并仅保留其端点。函数的返回值是一个包含轮廓的列表和轮廓的层次结构的数组。
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运用OpenCV库findcontours函数的测试代码分享

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2....
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OpenCV轮廓检测详解与实战

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历并绘制轮廓 for contour in contours: cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 ...

import cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('工件图像.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用二值化处理获取缺陷图像ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 使用形态学操作进行缺陷的去噪和填充kernel = np.ones((3,3), np.uint8)closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 获取缺陷轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 遍历每一个缺陷，提取几何特征并绘制位置for i in range(len(contours)): # 获取面积和周长 area = cv2.contourArea(contours[i]) perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True) # 获取质心 moments = cv2.moments(contours[i]) cx = int(moments['m10'] / moments['m00']) cy = int(moments['m01'] / moments['m00']) # 绘制位置和特征 cv2.drawContours(image, [contours[i]], -1, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image,(cx,cy), 5, (0,0,255), -1) cv2.putText(image, "Area: {:.2f}".format(area), (cx+10, cy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2) cv2.putText(image, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (cx+10, cy+10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2)# 显示结果cv2.imshow('Defect Detection', image)cv2.waitKey(0)# 保存结果cv2.imwrite('Defect Detection.jpg', image)

这是Python中的两个库，cv2是OpenCV库，用于图像和视频处理，包括读取、写入、显示、处理、分析等。numpy是一个数学库，用于处理数字和数组。一般情况下，当我们读取图像时，使用cv2，而对图片进行处理时，使用numpy...

img2, contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)什么意思

这是一段 Python 代码，其中使用了 OpenCV 库中的 findContours 函数，用于在二进制图像中检测并提取轮廓...RETR_TREE 表示提取所有轮廓并建立完整的轮廓层级结构，CHAIN_APPROX_SIMPLE 则表示对轮廓的边界点进行压缩。

contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)中contours, hierarchy什么意思？

contours表示轮廓的列表，每个轮廓都是一个Numpy数组，表示一系列的点（x，y）坐标，这些点连接起来形成了轮廓的边界。 hierarchy表示轮廓的层次结构，它是一个包含四个元素的Numpy数组，每个元素都是一个整数数组...

cv2.findContours函数的使用，给出具体例子

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 4. 绘制轮廓： cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) 5. 显示结果： cv2.imshow('Contours', ...

cv2.findContours怎么不让其旋转

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) ...

cv2.findContours()的参数、返回值、用法

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 在原始图像上绘制找到的轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('...

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何判断轮廓是否在图像左上角原点的30像素的矩形区域内

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) rect_x = 0 rect_y = 0 rect_w = 30 rect_h = 30 for contour in contours: for point in contour: x, y = point[0] ...

import cv2 import numpy as np def main(): # 1.导入图片 img_src = cv2.imread("cc.jpg") # 2.灰度化,二值化 img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 3.连通域分析 img_bin, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 4.获取最小外接矩形并打印 min_rect = cv2.minAreaRect(contours[0]) print("返回值min_rect:\n", min_rect) rect_points = cv2.boxPoints(min_rect) print("返回值rect_points:\n", rect_points) rect_points = np.int0(rect_points) # 5.绘制最小外接矩形 img_result = img_src.copy() cv2.drawContours(img_result, [rect_points], 0, (255, 255, 255), 2) # 6.显示结果图片 cv2.imshow("img_src", img_src) cv2.imshow("img_result", img_result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()怎么把图像摆正

要将图像摆正，您可以使用cv2.warpAffine()函数。该函数使用变换矩阵将图像旋转、平移、缩放等转换。以下是一个示例，可以将最小外接矩形旋转到水平方向： python # 计算旋转角度 angle = min_rect[2] if angle ...

cv2.findContours输入参数与返回值

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 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('image', img) cv2.waitKey...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

6. 使用cv2.Canny函数进行边缘检测，再次使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓。 7. 对于每个轮廓，使用cv2.minAreaRect函数获取其最小外接矩形，并判断其长宽比是否在一定范围内，如果满足条件，则在轮廓...

cv2.findContours

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

将下述代码增加显示边缘图像功能： import cv2 import numpy as np from dxfwrite import DXFEngine as dxf img = cv2.imread('ft.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 100, 200) thresh = cv2.threshold(edges, 27, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline(contour[:, 0, :])) dwg.save()

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline...

def get_position(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour, True) # 根据轮廓面积和周长的比值筛选出合适的轮廓 if loop > 0: if area / loop > 10 and area / loop < 40: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0

另外，您可以尝试使用cv2.imread()函数来读取图像文件，并将其传递给get_position()函数进行处理。例如： python image = cv2.imread("B_image.png") position = get_position(image) 如果您仍然遇到...

加强代码：ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作，使字膨胀为一个近似的整体，为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波（去噪） # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序，车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

2. 对二值化图像进行膨胀操作，使字体膨胀为一个近似的整体，为分割做准备。 3. 对膨胀后的图像进行中值滤波，去除噪声。 4. 使用findContours函数查找图像中的轮廓，并按照轮廓的x坐标进行排序，以保证车牌字符的...

cv2.findContours函数怎么使用

im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 这段代码首先读取名为test2.png的图像，并将其转换为灰度图像。然后，通过应用阈值处理，将图像转换为二进制...

cv2.findContours获取最大轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 绘制最大轮廓 cv2.drawContours(img, [max_...

如何获取contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)中一个contours的长宽比

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = float(w)/h print("Contour's ...

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