cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)里面的参数表示什么意思

时间: 2024-05-20 10:14:42 浏览: 131
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提供轮廓拓扑结信息(hierarchy)且contourIdx的值为-1时函数drawContours()是按怎样的规律绘制轮廓

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这里是 OpenCV 库中的函数 `cv2.drawContours()`，用于在图像上绘制轮廓。 函数的参数解释如下： - `img`：要绘制轮廓的图像 - `[approx]`：要绘制的轮廓，是一个列表，每个元素是一个轮廓点坐标的二元组 - `0`：表示要绘制的轮廓的索引，如果要绘制多个轮廓，可以传入一个轮廓列表，然后分别指定每个轮廓的索引 - `(0, 255, 0)`：绘制轮廓的颜色，这里是绿色 - `3`：绘制轮廓的线条宽度，这里是 3 像素。
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opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓的方法

cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) cv2.imshow('src', img) cv2.waitKey() 在上述代码中，cv2.threshold()用于进行二值化，cv2.findContours()用于检测轮廓，而cv2.drawContours()则...
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基于python的cv2 模块常用方法及使用

cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2) 这种方法可以将图像中的轮廓画出来。 7. 判断像素点是否在某一轮廓内：cv2.pointPolygonTest() 使用cv2.pointPolygonTest()方法可以判断某个像素点是否在...

请解释这段代码：import cv2 import numpy as np # 读取图片并转换为灰度图像 img = cv2.imread("terrain.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 0.3) # 展示结果 cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2是OpenCV库的Python接口，可以帮助我们进行计算机视觉的开发，如图像处理、目标检测等。numpy是Python中非常常用的科学计算库，它提供了高效的数组、矩阵、数值计算工具等，可以方便地进行数值计算和统计分析等...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)在此代码中box[][]两个括号里分别是什么

例如，box[0][0] 表示数组的第一行第一列元素，即第一个点的 x 坐标，box[1][2] 表示数组的第二行第三列元素，即第二个点的 y 坐标。因为 box 是一个二维数组，所以需要使用两个方括号来进行索引。

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("E:/beans.jpg",0) # 将图片进行灰度处理 imgs=cv2.resize(img,None,fx=1/6,fy=1/6) # 调整图片大小 t1,dst=cv2.threshold(imgs,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 将图片进行反二值化处理 k=np.ones((5,5),np.uint8) # 设定内核为5 img2=cv2.dilate(dst,k) # 将图片进行腐蚀、膨胀处理 img1=cv2.erode(img2,k) img3=cv2.erode(img1,k) img4=cv2.dilate(img3,k) cv2.imshow('image', img4) cv2.imwrite("E:/bin_beans.jpg",img4) # 保存图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img4, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓并绘制 for contour in contours: cv2.drawContours(img4, [contour], 0, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出轮廓数量（也就是豆子的颗粒数） print(len(contours))

cv2 是一个用于图像处理和计算机视觉的库，numpy 是一个用于科学计算的库。这两个库都是 Python 中常用的工具库。 imread() 是 cv2 库中的一个函数，用于从本地磁盘中读取图像。第一个参数是图像文件的路径，第二个...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么

打印的具体内容是所有轮廓中面积最大...例如，“Rank 1: Size=120, (50, 50), Width=10, Height=12, Angle=-45”表示最大的矩形的排名为1，大小为120（像素），中心点位置为(50,50)，宽度为10，高度为12，角度为-45度。

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)

这段代码是使用OpenCV库绘制手的轮廓并进行多边形...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函数显示绘制了轮廓和逼近多边形的图像。

import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

8. cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) 在图像 imgcontour 上绘制检测到的轮廓。 9. peri = cv2.arcLength(cnt, True) 计算轮廓的周长。 10. approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri,...

ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')将此代码中心点坐标改为角的坐标

要将中心点坐标改为角... print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, TopLeft=({int(box[0][0])}, {int(box[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

5. 使用with语句来管理资源，例如cv2.VideoCapture和cv2.imshow，以确保资源的正确释放。 6. 使用argparse模块来解析命令行参数，以方便指定不同的参数和选项。 7. 使用更具描述性的变量名，以增加代码的...

import cv2 import numpy as np def getContours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours( img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > 500: cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/robot/code.py/shape.jpg" img = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np.zeros_like(img) cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Gray", imgGray) cv2.imshow("Blur", imgBlur) cv2.imshow("Canny", imgCanny) cv2.imshow("Blank", imgContour) cv2.waitKey(0)有什么bug

cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/robot/code.py/shape.jpg" img = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur =...

# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)

3. 对感兴趣区间进行掩码操作，将区间内的像素值设为255，其它区域设为0，以便后续轮廓检测。 4. 对掩码后的图像进行轮廓检测，获取轮廓信息。 5. 遍历所有轮廓，根据面积、宽高比等条件筛选出符合条件的轮廓，并在...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("4/6.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2) contours, _ = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in contours: area = cv2.contourArea(c) perimeter = cv2.arcLength(c, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(radius), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Area: {:.2f}".format(area), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.putText(img, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

你好，我是ChitGPT。关于你的代码，它是基于OpenCV进行图像处理的，主要是对图像进行二值化、形态学处理和轮廓提取等操作。最后通过绘制矩形框、圆形和文本等来展示处理结果...这段代码有什么问题或需要解释的地方吗？

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

img_result_rotated = cv2.warpAffine(img_result, M, img_src.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_CUBIC) 这将生成一个旋转后的图像img_result_rotated。您可以将其保存为图像文件并使用cv2.imshow()函数显示。

帮我解释下面的代码img=cv2.imread(‘ C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif ',1) thr,img1=cv2.threshold(img,140,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('py',img1) con,hie=cv2.findContours(img1,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,con,-1,(0,255,0),3) cv2.imshow('123',img) cv2.waitKey(0)

然后，它使用cv2.threshold函数对img进行了二值化处理，将像素值大于等于140的像素设为255，小于140的像素设为0，并将结果存储在img1中。接着，它使用cv2.findContours函数找到了img1中的所有轮廓，并将轮廓存储在...

contours = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for i in range(0, len(contours[0]), 10): cv2.drawContours(img, contours[0][i], 0, (0, 255, 0), 3)没有画出轮廓，为什么呢

可能是因为你没有正确地使用cv2.findContours函数，或者没有正确地指定cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE参数，或者没有确定正确的绘制参数（如线宽）。

解释这行代码：cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

- (0, 255, 0)：表示绘制轮廓的颜色，这里是绿色。 - 2：表示绘制轮廓线的宽度。 这行代码的作用是在图像 img 上绘制一个轮廓，其中轮廓的点集为 approx ，轮廓线的颜色为绿色，轮廓线的宽度为 2 像素。
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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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