用cv2 写一个轮廓提取代码

好的，以下是一个使用cv2进行轮廓提取的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
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('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们对灰度图像进行二值化处理，以便更好地进行轮廓提取。接着，我们使用cv2.findContours函数查找图像中的所有轮廓。最后，我们使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在原始图像上，并显示结果。

请注意，cv2.findContours函数会修改输入的图像，因此如果您需要保留原始图像，请先对其进行复制。

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用python写一个图像轮廓提取的代码

好的，我可以为您提供关于图像轮廓提取的代码。以下是一个基本的示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("your_image_file")

# 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)

# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Contours", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

您可以根据自己的需求进行调整和优化。希望这能对您有所帮助！

用C++调用opencv写一个提取轮廓的代码

以下是一个简单的用C调用opencv提取轮廓的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    Mat canny_output;
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;

    Canny(img, canny_output, 100, 200, 3);
    findContours(canny_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    Mat drawing = Mat::zeros(canny_output.size(), CV_8UC3);
    Scalar color = Scalar(255, 255, 255);
    for (size_t i = 0; i< contours.size(); i++)
    {
        drawContours(drawing, contours, (int)i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0, Point());
    }

    namedWindow("Contours", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Contours", drawing);

    waitKey(0);
    return 0;
}

这个代码首先用`imread`函数读取一张灰度图像，然后使用`Canny`函数进行边缘检测，接着使用`findContours`函数找到所有轮廓。最后，使用`drawContours`函数将轮廓画在一张黑色的图像上，并显示出来。