cv2.findContours用法
时间: 2023-07-18 20:45:20 浏览: 45
`cv2.findContours`是OpenCV中用于在二值图像中查找轮廓的函数。它的基本语法如下:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中:
- `image`:输入的二值图像,必须是8位单通道图像(如灰度图像)。
- `mode`:轮廓检索模式,指定轮廓的层次结构关系。常用的模式有`cv2.RETR_EXTERNAL`(只检测外轮廓)、`cv2.RETR_LIST`(检测所有轮廓,并将其存储在列表中)等。
- `method`:轮廓逼近方法,指定轮廓的近似方式。常用的方法有`cv2.CHAIN_APPROX_NONE`(存储所有的轮廓点)、`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`(仅存储轮廓的端点)等。
- `contours`:存储轮廓的列表,每个轮廓都是一个包含(x,y)坐标的数组。
- `hierarchy`:轮廓的层次结构关系,用于表示轮廓之间的父子关系和嵌套关系。
- `offset`:轮廓点的可选偏移量,可以用于调整轮廓点的位置。
函数的返回值为轮廓的列表和层次结构关系,可以用于后续的轮廓处理和绘制。例如,可以使用`cv2.drawContours`函数将轮廓绘制在图像上,或者使用`cv2.contourArea`函数计算轮廓面积等。
相关问题
cv2.findContours的用法
cv2.findContours是OpenCV库中用于查找图像中轮廓的函数。它可以从二值化图像或灰度图像中找到图像中的所有轮廓。
该函数的语法如下:
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)
其中,image是输入的二值化图像或灰度图像,mode是轮廓检测模式,method是轮廓逼近方法。函数的返回值包括contours和hierarchy,其中contours是找到的轮廓列表,hierarchy是轮廓的层级信息。
具体使用方法如下:
1. 首先,将图像转换为二值化图像或灰度图像。
2. 调用cv2.findContours函数,传入图像、轮廓检测模式和轮廓逼近方法。
3. 获取返回的轮廓列表contours和层级信息hierarchy。
例如,假设我们有一个二值化图像image,我们可以使用findContours函数找到图像中的轮廓:
```python
import cv2
# 假设image是一个二值化图像
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 打印结果
print("找到的轮廓数量:{}".format(len(contours)))
```
上述代码中,我们假设image是一个二值化图像,首先使用cv2.threshold函数将图像进行二值化处理。然后,调用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓。最后,我们打印出找到的轮廓数量。
请注意,返回的轮廓列表contours中的每个轮廓都是一个包含一系列点的numpy数组。可以使用相关的函数和方法来处理和绘制这些轮廓。
如何使用cv2.findContours
cv2.findContours是OpenCV中用于查找图像轮廓的函数。它的语法如下:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,参数image是输入的二值图像,mode是轮廓检索模式,method是轮廓逼近方法。函数返回值包括轮廓列表和层次结构。
下面是一个简单的示例代码:
```
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码读取一张图片,将其转换为灰度图像,然后进行二值化处理。接着使用cv2.findContours函数查找轮廓,并将轮廓绘制在原图上。
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