opencv中轮廓的预处理
时间: 2023-06-14 21:03:18 浏览: 46
在 OpenCV 中进行轮廓预处理的常见步骤包括:图像二值化、图像平滑处理和寻找轮廓。
1. 图像二值化
对于彩色或灰度图像,需要将其转换为二值图像,以便更好地寻找轮廓。可以使用 cv2.threshold() 函数进行阈值处理,将像素值大于或小于给定阈值的像素设置为最大值或最小值。例如,将图像转换为二值图像的代码如下:
```
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
```
其中,gray 是原始图像,binary 是二值化后的图像,阈值为 127。
2. 图像平滑处理
为了减少图像中噪声对轮廓的影响,可以对图像进行平滑处理。可以使用平滑滤波器,如高斯滤波器、中值滤波器等。例如,使用高斯滤波器进行平滑处理的代码如下:
```
blur = cv2.GaussianBlur(binary, (3, 3), 0)
```
其中,binary 是二值化后的图像,(3, 3) 是高斯核的大小,0 是标准差。
3. 寻找轮廓
可以使用 cv2.findContours() 函数寻找图像中的轮廓。该函数会返回一个列表,包含图像中所有轮廓的坐标。例如,寻找轮廓的代码如下:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(blur, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
其中,blur 是平滑处理后的图像,cv2.RETR_TREE 表示返回轮廓树形结构,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示仅保留轮廓的端点坐标。
在寻找轮廓后,可以使用 cv2.drawContours() 函数将轮廓绘制在原始图像上,以便观察和分析。例如,绘制轮廓的代码如下:
```
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
```
其中,image 是原始图像,contours 是轮廓列表,-1 表示绘制所有轮廓,(0, 0, 255) 是绘制轮廓的颜色,2 是绘制轮廓的线宽。