python获取而二维码三个定位符外轮廓的坐标
时间: 2023-08-12 16:30:04 浏览: 138
您可以使用OpenCV库来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 导入OpenCV库和numpy库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取二维码图像并将其转换为灰度图像:
```python
img = cv2.imread('qrcode.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
3. 对灰度图像进行二值化处理:
```python
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
4. 查找轮廓:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
这里使用了 cv2.RETR_EXTERNAL 参数来表示只查找外部轮廓,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 参数表示只保留轮廓的端点信息。
5. 遍历轮廓并绘制:
```python
for i in range(len(contours)):
cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 2)
```
这里使用了 cv2.drawContours() 函数来绘制轮廓,第三个参数表示要绘制的轮廓的索引,第四个参数表示轮廓的颜色,第五个参数表示轮廓的线宽。
6. 显示图像:
```python
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这里使用了 cv2.imshow() 函数来显示图像,cv2.waitKey(0) 函数等待用户按下任意键后关闭窗口,cv2.destroyAllWindows() 函数用于关闭所有窗口。
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('qrcode.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
cv2.drawContours(img, contours, i, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
执行完该代码后,您将会看到一个带有外部轮廓的二维码图像。注意:这里仅仅是绘制了外部轮廓,如果您想要获取定位符的坐标,需要进行更加复杂的处理。
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