contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)什么意思

时间: 2023-08-13 11:49:19 浏览: 150
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Activeontours.zip_Active contours _matlab GUI_图像分割 gui

这行代码是使用OpenCV库对二值化图像进行轮廓检测的操作。其中，cv是OpenCV库的别名，binary是二值化图像，contours是检测到的轮廓，hierarchy是轮廓之间的层级关系。findContours()函数是OpenCV中用于轮廓检测的函数，它的第一个参数是输入的二值化图像，第二个参数是轮廓检测模式，这里是检测所有轮廓并建立轮廓间的完整层级关系，第三个参数是轮廓逼近方法，这里是压缩水平、垂直和对角线方向的像素，只保留端点。因此，这行代码的作用是对二值图像binary进行轮廓检测，返回检测到的轮廓contours以及轮廓之间的层级关系hierarchy。
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Python cv2 截取不规则区域图片及轮廓识别教程

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 对每个轮廓进行处理，例如绘制轮廓 cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 255, 0), ...
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运用OpenCV库findcontours函数的测试代码分享

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2....

import cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('工件图像.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用二值化处理获取缺陷图像ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 使用形态学操作进行缺陷的去噪和填充kernel = np.ones((3,3), np.uint8)closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 获取缺陷轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 遍历每一个缺陷，提取几何特征并绘制位置for i in range(len(contours)): # 获取面积和周长 area = cv2.contourArea(contours[i]) perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True) # 获取质心 moments = cv2.moments(contours[i]) cx = int(moments['m10'] / moments['m00']) cy = int(moments['m01'] / moments['m00']) # 绘制位置和特征 cv2.drawContours(image, [contours[i]], -1, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image,(cx,cy), 5, (0,0,255), -1) cv2.putText(image, "Area: {:.2f}".format(area), (cx+10, cy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2) cv2.putText(image, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (cx+10, cy+10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 2)# 显示结果cv2.imshow('Defect Detection', image)cv2.waitKey(0)# 保存结果cv2.imwrite('Defect Detection.jpg', image)

这是Python中的两个库，cv2是OpenCV库，用于图像和视频处理，包括读取、写入、显示、处理、分析等。numpy是一个数学库，用于处理数字和数组。一般情况下，当我们读取图像时，使用cv2，而对图片进行处理时，使用numpy...

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 ...

cv2.findContours函数的使用，给出具体例子

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 4. 绘制轮廓： cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) 5. 显示结果： cv2.imshow('Contours', ...

cv2.findContours怎么不让其旋转

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) ...

contours, _ = cv2.findContours(binary_mask, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

在这行代码中，使用OpenCV的cv2.findContours()函数来检测二值掩码图像（binary_mask）中的轮廓。 cv2.findContours()函数的第一个参数是输入图像，即二值掩码图像，它应该是一个8位单通道图像。 第二个参数...

cv2.findContours()的参数、返回值、用法

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 在原始图像上绘制找到的轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 cv2.imshow('...

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何判断轮廓是否在图像左上角原点的30像素的矩形区域内

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) rect_x = 0 rect_y = 0 rect_w = 30 rect_h = 30 for contour in contours: for point in contour: x, y = point[0] ...

import cv2 import numpy as np def main(): # 1.导入图片 img_src = cv2.imread("cc.jpg") # 2.灰度化,二值化 img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 3.连通域分析 img_bin, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 4.获取最小外接矩形并打印 min_rect = cv2.minAreaRect(contours[0]) print("返回值min_rect:\n", min_rect) rect_points = cv2.boxPoints(min_rect) print("返回值rect_points:\n", rect_points) rect_points = np.int0(rect_points) # 5.绘制最小外接矩形 img_result = img_src.copy() cv2.drawContours(img_result, [rect_points], 0, (255, 255, 255), 2) # 6.显示结果图片 cv2.imshow("img_src", img_src) cv2.imshow("img_result", img_result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()怎么把图像摆正

要将图像摆正，您可以使用cv2.warpAffine()函数。该函数使用变换矩阵将图像旋转、平移、缩放等转换。以下是一个示例，可以将最小外接矩形旋转到水平方向： python # 计算旋转角度 angle = min_rect[2] if angle ...

cv2.findContours输入参数与返回值

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey...

import cv2 import glob import numpy as np imgs = glob.glob("maze.png") res, L, N = [], 256, 5 for i in imgs: img = cv2.imread(i) img = cv2.resize(img, (512, 512)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(max_contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, epsilon, True) circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=15, minRadius=5, maxRadius=15) if circles is not None: circles = np.round(circles[0, :]).astype("int") for (x, y, r) in circles: cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 0, 255), 2) # edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: center, (width, height), angle = cv2.minAreaRect(contour) if -5 <= (width - height) <= 5 and 30 <= width <= 50: cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 255), 3) res.append(cv2.resize(img, (L, L))) resImg = np.zeros((L * N, L * N, 3), dtype=np.uint8) for i, img in enumerate(res): row, col = i // N, i % N x, y = col * L, row * L resImg[y:y + L, x:x + L] = img cv2.imshow("", resImg) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

6. 使用cv2.Canny函数进行边缘检测，再次使用cv2.findContours函数找到图像中的所有轮廓。 7. 对于每个轮廓，使用cv2.minAreaRect函数获取其最小外接矩形，并判断其长宽比是否在一定范围内，如果满足条件，则在轮廓...

将下述代码增加显示边缘图像功能： import cv2 import numpy as np from dxfwrite import DXFEngine as dxf img = cv2.imread('ft.jpg', 0) edges = cv2.Canny(img, 100, 200) thresh = cv2.threshold(edges, 27, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline(contour[:, 0, :])) dwg.save()

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) dwg = dxf.drawing('output2.dxf') for contour in contours: if len(contour) > 1: dwg.add(dxf.polyline...

def get_position(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour, True) # 根据轮廓面积和周长的比值筛选出合适的轮廓 if loop > 0: if area / loop > 10 and area / loop < 40: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 使用滑动窗口搜索验证码的位置 for i in range(x, x + w): for j in range(y, y + h): if thresh[j, i] == 255: return i return 0

另外，您可以尝试使用cv2.imread()函数来读取图像文件，并将其传递给get_position()函数进行处理。例如： python image = cv2.imread("B_image.png") position = get_position(image) 如果您仍然遇到...

cv2.findContours获取最大轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 绘制最大轮廓 cv2.drawContours(img, [max_...

contours, _ = cv.findContours(binary1, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

- The third argument, "cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE", specifies the contour approximation method. This method compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points. For ...

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255） # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓，轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值，四个值为x, y, w, h， 其中x, y为左上角坐标，w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255...

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度方向: x sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) # 膨胀 dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if (area < 7500): continue eps = 1e-3 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True) rect = cv2.minAreaRect(contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 6 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\gzy\Pictures\Saved Pictures\xiaoguotu.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请简单描述一下该代码是如何实现车牌检测功能的

这段代码使用了一系列图像处理技术实现了车牌检测功能。主要流程如下： 1. 对输入的彩色图像进行灰度化处理。 2. 对灰度图像进行高斯平滑和中值滤波处理，以降低噪声干扰。 3. 使用 Sobel 算子提取图像的边缘信息。...

import cv2 import numpy as np def drawshape(src,points): i = 0 while i<len(points): if(i==len(points)-1): x, y = points[i][0] x1, y1 = points[0][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255 ), 3) else: x, y = points[i][0] x1, y1 = points[i + 1][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 3) i = i + 1 img=cv2.imread("C:/Users/CHL/Pictures/Screenshots/hand.png") print(img.shape) #装变为单通道 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY) #轮廓查找 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),0) #多边形逼近,参数分别为轮廓、精度、是否闭合 e=20 approx=cv2.approxPolyDP(contours[0],e,True) drawshape(img,approx) print(approx) #凸包，参数分别为轮廓，绘制方向 #cv2.convexHull(approx) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

然后，使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数绘制轮廓。接着，使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行多边形逼近，参数e表示逼近的精度，True表示封闭多边形。最后，使用cv2.imshow...

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