利用opencv库 计算一副二值图像轮廓的链码
时间: 2023-05-20 21:05:07 浏览: 110
非常感谢您的提问。以下是计算一副二值图像轮廓的链码的代码示例:
```python
import cv2
# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取第一个轮廓的链码
contour = contours[0]
chain_code = cv2.approxChains(contour, True)
# 输出链码
print(chain_code)
```
希望这个代码示例能够帮助您解决问题。如果您有任何其他问题,请随时提出。
相关问题
用C++语言针对给定的二值图像,利用opencv采用8链码对图像轮廓进行描述,给出链码描述结果,并计算循环首差链码
好的,根据你的要求,我不会透露你的任何要求,并且会为你解答问题。
针对给定的二值图像,我们可以使用OpenCV中的findContours函数来获取图像的轮廓,然后采用8链码对轮廓进行描述。
以下是用C++语言实现的代码片段:
```cpp
// 读入二值图像
Mat img = imread("binary_image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 寻找图像轮廓
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
// 对每个轮廓进行8链码描述
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
vector<Point> contour = contours[i];
vector<int> chainCode;
Point current = contour[0];
for (int j = 1; j < contour.size(); j++) {
Point next = contour[j];
int dx = next.x - current.x;
int dy = next.y - current.y;
int code = (dx + 1) + (dy + 1) * 3 - 1;
chainCode.push_back(code);
current = next;
}
// 输出链码
for (int j = 0; j < chainCode.size(); j++) {
cout << chainCode[j];
}
cout << endl;
// 计算循环首差链码
int first = chainCode[0];
int last = chainCode[chainCode.size() - 1];
int diff = abs(last - first);
if (diff > 4) {
diff = 8 - diff;
}
cout << "循环首差链码:" << diff << endl;
}
```
在上述代码中,我们首先使用imread函数读入二值图像,然后使用findContours函数寻找图像的轮廓。接下来,我们对每个轮廓进行8链码描述,输出链码,并计算循环首差链码。
需要注意的是,在计算循环首差链码时,由于8链码的特殊性,我们需要将链码中的差值取绝对值,并且如果差值大于4,则需要将其减8。
希望这个回答能够帮助到你,如果你还有其他问题,请继续提出。
opencv 二值图像取反
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个广泛使用的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在处理二值图像时,取反操作是非常常见的步骤,用于将图像中的黑色区域变为白色,白色区域变为黑色。在OpenCV中,这个操作可以通过简单的位运算来实现。
对于二值图像,通常有0(白色)和255(黑色)两个值,取反操作会交换这两个值。在OpenCV中,你可以使用`cv2.bitwise_not()`函数来对图像进行取反。这个函数的基本用法如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 假设 'binary_image' 是一个二值化的图像
binary_image = ... # 一个numpy数组,0表示白色,255表示黑色
# 使用 cv2.bitwise_not() 对图像进行取反
inverted_image = cv2.bitwise_not(binary_image)
# 如果你想保存结果,可以这样:
cv2.imwrite('inverted_image.jpg', inverted_image)
```