opencv轮廓近似方法
时间: 2023-10-08 19:10:51 浏览: 70
OpenCV提供了三种轮廓近似方法:
1. cv2.CHAIN_APPROX_NONE:不进行近似,保留所有的边界点。
2. cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:仅保留端点,例如一个矩形只保留四个角点。
3. cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1和cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:使用Teh-Chin链逼近算法。
其中,cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1和cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS是Teh-Chin链逼近算法的两种变体,它们的区别在于近似曲线的两个端点的距离计算方式不同。
相关问题
opencv 轮廓挑选
轮廓挑选是指在图像中选择感兴趣的轮廓。在OpenCV中,可以使用函数cv2.findContours()来检测和提取图像中的轮廓。该函数的参数包括二值化图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。其中,轮廓检索模式用于指定轮廓的类型,例如树形结构或简单列表;轮廓近似方法用于指定轮廓的近似方式,例如保存所有的轮廓点或仅保存轮廓的端点。
例如,使用cv2.findContours()函数提取轮廓后,可以使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。可以通过指定要绘制的轮廓的索引来选择特定的轮廓。可以使用-1来选择所有的轮廓,或者使用一个具体的索引来选择特定的轮廓。绘制轮廓时,可以指定线条的颜色和宽度。
此外,还可以使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积,使用cv2.arcLength()函数计算轮廓的周长。通过计算轮廓的面积和周长,可以进一步筛选和挑选轮廓。
opencv轮廓提取
在OpenCV中,可以使用cv2.findContours()函数来提取图像中的轮廓。此函数接收二进制图像作为输入,然后返回一个轮廓列表和层次结构。
以下是一些基本步骤来提取图像中的轮廓:
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理。
3. 使用cv2.findContours()函数找到轮廓。
4. 绘制轮廓。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行二值化处理
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)
# 在原始图像上绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用cv2.threshold()函数将图像二值化。接下来,我们使用cv2.findContours()函数来查找轮廓。最后,我们使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制轮廓,并显示结果。
注意,在cv2.findContours()函数中,我们使用了cv2.RETR_TREE和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE作为参数。这些参数指定了轮廓查找算法和轮廓近似方法。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)