contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)有什么用

时间: 2024-06-06 17:01:11 浏览: 173
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实例21显示图像的轮廓.rar_contours image java_图像轮廓_轮廓

这行代码的作用是在二值图像（如边缘检测后的图像）中寻找轮廓(contours)。 其中的参数含义如下： - edges：输入的二值图像，一般是经过边缘检测后得到的图像； - cv2.RETR_EXTERNAL：表示只检测最外层轮廓； - cv2.CHAIN_APPROX_NONE：表示存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1。 函数的返回值包括两个部分： - contours：包含所有检测到的轮廓信息，每个轮廓是一个numpy数组，包含了轮廓上所有点的坐标； - hierarchy：包含轮廓之间的关系信息，用于构建轮廓的层次结构，一般不需要用到。
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【OpenCv基础】第四十三讲 查找和绘制图片轮廓矩.zip

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, 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) cv...
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047_輪廓(findContours、drawContours) _ 阿洲的程式教學1

findContours(edges, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 找到轮廓 drawContours(src, contours, -1, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, hierarchy); // 在原图上绘制轮廓 imshow(...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack怎么解决

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 这样，只将轮廓列表赋值给contours变量，而忽略了层次结构的返回值。 在OpenCV 4版本及以上，cv2.findContours()...

详细解释contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，edges 是一个二值图像（一般经过阈值处理得到），cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示轮廓的存储方式，只保留轮廓的端点。 contours 是一个 Python 列表，其中每个...

详细解释 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，edges 是一个二值图像（一般经过阈值处理得到），cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示轮廓的存储方式，只保留轮廓的端点。 contours 是一个 Python 列表，其中每个...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，edges 是输入的二值化图像，cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示只保留轮廓的端点，即用直线段连接轮廓的拐点处，忽略其他不必要的拐点。该函数会返回一个由轮廓组成的列表...

解释代码contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用Canny边缘检测算法对一幅图像进行边缘检测，并通过cv2.findContours函数来查找图像...参数cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，以节省内存和计算资源。

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)中的contours, hierarchy

该函数的参数包括输入边缘图像（edges），轮廓检索模式（cv2.RETR_EXTERNAL）和轮廓近似方法（cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）。 其中，contours是一个列表，包含了检测到的所有轮廓。每个检测到的轮廓都是一个由点组成...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)报错too many values to unpack (expected 2)怎么修改

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 修改为： _, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE...

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)直接用这句话有错吗

这句话看起来是用来在 OpenCV 中查找边缘（edges）的轮廓，并使用了两个参数：cv2.RETR_EXTERNAL 和 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE。这里没有语法错误，但是需要注意一些上下文： - cv2.findContours() 函数通常...

出现异常：contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack (expected 2)，请修改代码能正常运行

这个问题通常是因为 OpenCV 版本不同，findContours() 函数返回的值个数...contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] 这样就可以解决这个异常问题了。

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...

那如果我用cv2.findContours的时候不想要cv2.RETR_EXTERNAL怎么弄

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 在这个返回的hierarchy变量中，你可以找到每个轮廓的父轮廓（如果存在）和其他关联信息。例如，hierarchy[0]通常...

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()帮我加上详细注释

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) # 判断最小外接矩形的...

请解释这段代码：import cv2 import numpy as np # 读取图片并转换为灰度图像 img = cv2.imread("terrain.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 0.3) # 展示结果 cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2是OpenCV库的Python接口，可以帮助我们进行计算机视觉的开发，如图像处理、目标检测等。numpy是Python中非常常用的科学计算库，它提供了高效的数组、矩阵、数值计算工具等，可以方便地进行数值计算和统计分析等...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码

contours, hierarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

6. cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)：对边缘进行轮廓检测，返回轮廓列表和层级结构。 7. cv2.minAreaRect(max_contour)：找到最大轮廓的最小矩形边界框。 8. cv2.boxPoints...

import cv2 import numpy as np from PIL import Image import turtle # 读取照片 img = cv2.imread("2.jpg") # 将照片转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours( edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 将轮廓转换为线稿数据 outline = "" for contour in contours: outline += "M\n" for pt in contour: outline += f"{pt[0][0]} {pt[0][1]}\n" outline += "Z\n" # 设置画笔 turtle.pen(pensize=2, pencolor="black") # 将线稿数据转换为坐标列表 coords = [] for c in outline: if c == "M": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.penup() turtle.goto(x, y) turtle.pendown() elif c == "L": x, y = map(int, f.readline().split()) turtle.goto(x, y) # 隐藏画笔 turtle.hideturtle()报错NameError: name 'f' is not defined

根据你提供的代码，报错是因为 f 这个变量没有定义。在你的代码中，似乎没有定义 f 这个变量，因此会出现 "NameError: name 'f' is not defined" 的错误。...如果有任何其他问题，请随时提出。
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图形图像和多媒体-根据图片显示其轮廊-Python实例源码.zip

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 这里cv2.RETR_EXTERNAL意味着只获取最外层的轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE则用于压缩轮廓的存储空间。 7. *...

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