用Canny检测和用findContours查找轮廓哪个好
时间: 2024-02-28 08:03:40 浏览: 34
Canny边缘检测和findContours轮廓查找是两个不同的图像处理步骤,它们各自有着不同的应用场景和优缺点。
Canny边缘检测可以快速地检测出图像中的边缘,对于需要快速地获取图像中的边缘信息的应用场景非常适合,例如在机器人导航中检测出环境中的障碍物等。但是Canny函数在一些图像中可能会检测出很多不必要的边缘,因此需要一些后续的处理来去除这些不必要的边缘。
findContours轮廓查找则可以方便的获取图像中的轮廓信息,对于需要对图像中的物体进行分割和识别的应用场景非常适合。但是findContours函数的计算量比较大,比较慢,对于一些实时性要求比较高的应用场景可能不适用。
因此,Canny边缘检测和findContours轮廓查找各自有着不同的优缺点,需要根据应用场景和需求来选择使用哪个函数。
相关问题
canny和findContours联合使用代码
好的,下面是可以使用Canny和FindContours联合使用的代码示例:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat edge;
Canny(image, edge, 50, 150);
std::vector<std::vector<Point>> contours;
findContours(edge, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
drawContours(image, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
imshow("Contours", image);
waitKey();
return 0;
}
```
在这个代码示例中,Canny函数被用来检测轮廓。然后,findContours函数会使用Canny函数生成的边缘图像来查找轮廓,并将它们存储在一个向量中。最后,使用drawContours函数绘制这些轮廓。
使用cv2.findContours对图像进行配准和拼接
cv2.findContours函数用于查找图像中的轮廓。配准和拼接图像通常需要先找到它们的共同特征,例如边缘。以下是一个简单的例子来说明如何使用cv2.findContours进行图像配准和拼接:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.png', 0)
img2 = cv2.imread('image2.png', 0)
# 边缘检测
edge1 = cv2.Canny(img1, 100, 200)
edge2 = cv2.Canny(img2, 100, 200)
# 查找轮廓
contours1, _ = cv2.findContours(edge1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours2, _ = cv2.findContours(edge2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 找到最大轮廓
cnt1 = max(contours1, key=cv2.contourArea)
cnt2 = max(contours2, key=cv2.contourArea)
# 计算轮廓的外接矩形
x1, y1, w1, h1 = cv2.boundingRect(cnt1)
x2, y2, w2, h2 = cv2.boundingRect(cnt2)
# 将图像1和图像2拼接在一起
result = np.zeros((max(y1+h1, y2+h2), x1+w1+x2, 3), np.uint8)
result[y1:y1+h1, 0:w1] = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
result[y2:y2+h2, x1:x1+w2] = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们首先读取两张图像,然后对它们进行边缘检测。接下来,我们使用cv2.findContours函数查找图像中的轮廓,并找到最大轮廓。然后,我们计算轮廓的外接矩形,并将两张图像拼接在一起。最后,我们显示拼接后的图像。
请注意,这只是一个简单的例子,实际的图像配准和拼接可能需要更复杂的算法和技术。
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