contours, hierarchy = cv2.findContours(img_edge2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

时间: 2023-05-17 21:05:15 浏览: 80
RAR

FindContours.rar_Findcontours

这是一个使用 OpenCV 库中的 findContours 函数来查找图像轮廓的代码行。其中 img_edge2 是输入图像，RETR_TREE 是轮廓检索模式，CHAIN_APPROX_SIMPLE 是轮廓逼近方法。该函数将返回两个值，一个是轮廓数组，另一个是轮廓的层次结构。
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提供轮廓拓扑结信息(hierarchy)且contourIdx的值为-1时函数drawContours()是按怎样的规律绘制轮廓

提供轮廓拓扑结信息(hierarchy)且contourIdx的值为-1时函数drawContours()是按怎样的规律绘制轮廓的。 本文档是博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125537878的付费内容。 文件付费下载之后请大家用浏览器打开。
cpp

cvFindContours

简单的轮廓查找（C语言），配合Opencv使用

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]

retval = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours, hierarchy = retval[-2:] 其中，retval 是 cv2.findContours 函数的返回值，retval[-2:] 表示获取 retval 的...

import cv2 # 初始化背景建模器 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行背景建模 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 对二值化结果进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()用pyqt5帮这个程序做一个可视化界面

contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = ...

cv2. findContours

- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储端点。 - cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：应用Teh-Chin链逼近算法。 函数返回两个值： - contours：检测到的轮廓，每个轮廓由一系列点组成（以numpy...

cv::findContours(imgthreshold, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_NONE);这句话哪里有问题

cv::findContours(imgthreshold, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_NONE); 其中，imgthreshold是二值化的图像，contours是存储返回的轮廓的向量，hierarchy是可选的输入参数，RETR_TREE表示检索所有的...

请使用cv2.findContours函数写一个识别黑色矩形的python程序

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓周长 perimeter = cv2.arcLength(contour, True) # 近似轮廓 ...

File "D:\DAIMA\球团.py", line 14, in <module> contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # OpenCV4~ ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这是一段有关使用OpenCV库处理图像的代码，其中在第14行调用了OpenCV库中的findContours...函数需要传入三个参数：输入的二进制图像(binary)、轮廓检索模式(cv2.RETR_TREE)和轮廓近似方法(cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)。

cv2.findContours

cv2.findContours() 是一个用于在二进制图像中查找轮廓的...- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅保存轮廓的端点。 - cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1和cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用 Teh-Chinl 标准的链式逼近算法。

contours,hierarchy=cv2.findContours(imgbin.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)解释以上代码

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE会压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，只保留重要的轮廓点。 函数返回两个值：contours和hierarchy。其中： - contours是一个包含所有检测到的轮廓的列表。每个轮廓都是一个由...

cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

3. The contour approximation method (cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) which compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points. The function returns two values: the ...

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

它的参数src是输入图像，RETR_EXTERNAL表示只检测最外层轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示压缩轮廓，只保留轮廓的端点。该函数返回两个值，第一个值contours是一个列表，包含每个轮廓的点集，第二个值hierarchy是轮廓的...

cv2.findContours的用法

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 打印结果 print("找到的轮廓数量：{}".format(len(contours))) 上述代码中，我们假设image是一个二值...

用c++ opencv实现python的sorted_cnt = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse = True)

findContours(image, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourAreas); // 排序 return 0; } 在这个例子中，我们定义...

修改为contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]，程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] 这种写法可以确保只获取到前两个元素，而忽略掉可能存在的第三个元素，即使 cv2.findContours 函数返回的...

cv2.findContours not enough value

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) In this example, thresh is the binary image that we want to find contours in. The second argument to cv2....

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

其中，thresh是输入的二值图像，RETR_EXTERNAL表示只检测外部轮廓，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的轮廓逼近算法。返回值contours是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个包含点坐标的numpy数组；hierarchy是...

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

4. contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 调用 cv2.findContours() 函数进行轮廓检测。其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_...

binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：表示要使用一种简单的压缩方法来压缩轮廓，以节省内存并加快运算速度。 函数的返回值包括三个元素： - contours：一个 Python 列表，其中每个元素都是一个包含轮廓点坐标的 Numpy ...

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