perimeter = cv2.arcLength(contours[0], True) # 计算外轮廓的周长 epsilon = 0.1 * perimeter # 设置内包多边形的精度 approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True) # 以指定精度生成多边形 print(perimeter) distances = [] for i in range(len(approx) - 1): dist = np.sqrt((approx[i+1][0][0] - approx[i][0][0])**2 + (approx[i+1][0][1] - approx[i][0][1])**2) distances.append(dist)
时间: 2023-06-10 16:04:02 浏览: 59
这行代码的作用是计算轮廓的周长,并将结果存储在变量perimeter中。其中,contours是一个轮廓数组,它包含了检测到的轮廓信息,[0]表示第一个轮廓,True表示轮廓是否是闭合的。cv2是OpenCV库的一个模块,它提供了对图像处理和计算机视觉的支持。
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寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 < perimeter < 600: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 把这段代码改为寻找轮廓并计算前景点的聚集程度
好的,将代码修改为:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
if 400 < perimeter < 600 and area > 100:
# 计算前景点的聚集程度
compactness = (perimeter ** 2) / area
# 画出轮廓
color = (0, 255, 0) if compactness > 25 else (0, 0, 255)
cv2.drawContours(frame, [cnt], 0, color, 2)
```
这段代码寻找图像中的轮廓,并计算出每个轮廓的面积和周长,然后根据前景点的聚集程度确定轮廓的颜色,并将轮廓绘制到图像上。
# 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 < perimeter < 600: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)把这段改为计算面积来画框
可以将计算周长的部分改为计算轮廓面积,然后根据面积大小来画矩形框。修改后的代码如下:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if 500 < area < 600:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
```
这里使用了 `cv2.contourArea()` 函数来计算轮廓的面积,然后根据面积大小来判断是否画矩形框。