cv.findContours
时间: 2023-11-11 19:57:25 浏览: 34
cv.findContours是OpenCV中的一个函数,用于在图像中找到轮廓。它可以帮助我们检测和分析图像中的形状和结构。
使用cv.findContours函数时,需要输入一个二值化的图像作为参数,并且要先对图像进行阈值处理,将其转换为二值图像。这个函数会返回一组轮廓,每个轮廓都是一个点的列表,表示图像中的一个闭合边界。
以下是cv.findContours函数的基本语法:
```
contours, hierarchy = cv.findContours(image, mode, method)
```
- image: 输入的二值化图像。
- mode: 轮廓检索模式,选择轮廓检索的方法。常用的模式有cv.RETR_EXTERNAL(只检测外部轮廓)、cv.RETR_LIST(检测所有轮廓,不建立轮廓间的继承关系)等。
- method: 轮廓逼近方法。常用的方法有cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE(压缩水平、垂直和对角线段,只保留起点和终点)和cv.CHAIN_APPROX_NONE(存储所有的轮廓点)等。
返回值包括两部分:
- contours: 返回的轮廓点集合,每个轮廓由一组坐标点表示。
- hierarchy: 输出的可选层次结构,可用于分析轮廓之间的关系。
相关问题
cv.findContours()
cv.findContours()是OpenCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它可以帮助我们检测和提取出图像中的对象轮廓。
该函数的语法如下:
contours, hierarchy = cv.findContours(image, mode, method)
其中,参数说明如下:
- image:输入的二值图像,通常为灰度图像或二值图像。
- mode:轮廓检索模式,指定轮廓的层级关系。常用的模式有cv.RETR_EXTERNAL(只检测最外层轮廓)、cv.RETR_LIST(检测所有轮廓,不建立层级关系)等。
- method:轮廓逼近方法,指定轮廓的近似方式。常用的方法有cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE(压缩水平、垂直和对角线段,只保留端点)等。
函数返回两个值:
- contours:检测到的轮廓,以列表形式返回。
- hierarchy:轮廓的层级关系,以多维数组形式返回。
使用cv.findContours()函数可以方便地进行图像分析、目标检测、形状识别等任务。
cv.findContours如何使用
cv.findContours是OpenCV中用于查找图像中轮廓的函数。它的语法如下:
```
cv.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
```
其中,参数含义如下:
- image:输入图像,必须为8位单通道图像。
- mode:轮廓检索模式,有四种,分别为cv.RETR_EXTERNAL、cv.RETR_LIST、cv.RETR_CCOMP和cv.RETR_TREE。
- method:轮廓逼近方法,有三种,分别为cv.CHAIN_APPROX_NONE、cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE和cv.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS。
- contours:输出参数,检测到的轮廓,每个轮廓表示为一个点集,可以是一个Python列表。
- hierarchy:输出参数,可选的轮廓层次结构信息,以numpy数组的形式返回。
- offset:可选参数,轮廓点的偏移量。
下面是一个简单的示例代码,展示如何使用cv.findContours查找图像中的轮廓:
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('image.jpg')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv.imshow('image', img)
cv.waitKey(0)
```
这个示例代码加载一张图像,将其转换成灰度图像,然后使用cv.threshold函数二值化,最后使用cv.findContours函数查找轮廓并绘制轮廓。