opencv 如何对找到的边缘进行聚类
时间: 2023-11-07 18:58:53 浏览: 14
OpenCV提供了一个基于轮廓的分层轮廓算法,可以将边缘分层并进行聚类。该算法可以通过cv2.findContours()函数来实现。具体步骤如下:
1. 通过cv2.Canny()函数或其他边缘检测算法找到边缘。
2. 使用cv2.findContours()函数在边缘图像中找到所有轮廓。
3. 对轮廓进行分层,可以使用cv2.hierarchyRet()函数。
4. 遍历轮廓层次结构,对每个轮廓进行聚类。
5. 对聚类后的轮廓进行处理。
以下是一个示例代码,演示了如何使用分层轮廓算法进行边缘聚类:
```
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 分层轮廓算法
hierarchy = hierarchy[0]
for i, contour in enumerate(contours):
# 获取轮廓的子轮廓
child_index = hierarchy[i][2]
if child_index != -1:
child_contour = contours[child_index]
# 聚类处理
# ...
# 显示结果
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们使用cv2.RETR_TREE和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE作为参数调用cv2.findContours()函数,以获取轮廓和轮廓层次结构。然后,我们使用分层轮廓算法遍历每个轮廓,找到其子轮廓,并对其进行聚类处理。