边缘亮中间暗的圆形物体,在背景也暗的情况下用opencv求轮廓和面积
时间: 2023-09-08 09:05:28 浏览: 174
### 回答1:
我可以给你一些建议:首先,可以尝试使用阈值分割,将边缘更亮的图像转换成黑白二值图像,以便轻松检测物体的轮廓和面积。其次,可以使用形态学变换来提取物体的轮廓和面积,并可以调整参数来获得更精确的结果。最后,可以尝试使用卷积神经网络(CNN)来检测物体的轮廓和面积,并可以调整网络的参数以获得更准确的结果。
### 回答2:
在背景较暗的情况下,使用OpenCV进行轮廓和面积的计算可以帮助我们找出边缘亮中间暗的圆形物体。
首先,我们需要将图像转换为灰度图像以便后续处理。可以使用OpenCV的cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。
接下来,我们可以使用二值化操作将图像转换为黑白图像。可以使用OpenCV的threshold()函数将灰度图像进行二值化处理。在该函数中,我们可以指定一个阈值,将图像中灰度值大于阈值的像素设置为白色,灰度值小于等于阈值的像素设置为黑色。
然后,我们可以使用OpenCV的findContours()函数找到图像中的所有轮廓。该函数会返回一个包含所有轮廓的列表。
接下来,我们可以遍历轮廓列表,使用OpenCV的approxPolyDP()函数对每个轮廓进行适当的多边形拟合,以便更准确地找出圆形物体的轮廓。
最后,我们可以使用OpenCV的contourArea()函数计算每个轮廓的面积。这个函数会返回每个轮廓的面积值。
综上所述,使用OpenCV可以通过以下步骤找出边缘亮中间暗的圆形物体的轮廓和面积:
1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化操作。
3. 使用findContours()函数找到图像中的所有轮廓。
4. 遍历轮廓列表,使用approxPolyDP()函数对每个轮廓进行多边形拟合。
5. 使用contourArea()函数计算每个轮廓的面积。
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