cv2.CHAIN_APPROX_NONE

时间: 2024-06-23 17:00:21 浏览: 152
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使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

`cv2.CHAIN_APPROX_NONE`是OpenCV（Computer Vision Library）中一个用于轮廓逼近算法的标志常量。在处理图像轮廓时，轮廓的形状可能会被简化以减少存储空间或提高计算效率。`CHAIN_APPROX_NONE`表示轮廓逼近过程中不进行任何简化，会保留原始轮廓的所有顶点和线段，这样得到的结果是最精确的，但也会占用更多的内存。 当使用`cv2.findContours()`或者`cv2.approxPolyDP()`等函数获取轮廓时，可以通过设置`CHAIN_APPROX_SIMPLE`或`CHAIN_APPROX_NONE`来控制轮廓的简化程度： - `CHAIN_APPROX_SIMPLE`：将连续的顶点合并成线段，只保留端点，适用于不需要细节信息的情况。 - `CHAIN_APPROX_NONE`：保留所有顶点，每个像素点都有对应的点，适合于需要完整轮廓形状的应用。 使用`CHAIN_APPROX_NONE`时，相关问题可能包括： 1. 这种模式下，轮廓数据的存储和处理效率如何？ 2. 在什么场景下，我们会选择使用`CHAIN_APPROX_NONE`而非`CHAIN_APPROX_SIMPLE`？ 3. 如何根据实际需求决定使用哪种轮廓逼近方式？
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关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3) cv2.imshow("Contours", img) cv2.waitKey(0...
rar

test_findcontours_findcontours测试代码_

- method：轮廓近似方法，常见的有cv2.CHAIN_APPROX_NONE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS。它们用于减少轮廓点的数量，简化轮廓信息。 findContours...

cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这行代码是使用 OpenCV 库中的 findContours 函数对二值化图像 masked_...第三个参数 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 表示轮廓的近似方法，这种方法会存储所有轮廓的所有坐标点。最终返回的结果是一个包含所有轮廓坐标的列表。

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

出现"ValueError: too many values to unpack (expected 2)"的错误是因为在执行cv2.findContours()函数时，返回的结果与期望的不一致。根据引用和引用的信息，可以看出这个函数应该返回两个值，即轮廓和层次结构。...

cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)用于在二值图像中进行轮廓检测，其中binary是输入的二值图像，cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓信息，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示压缩垂直、...

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

可选值包括cv2.CHAIN_APPROX_NONE（存储所有轮廓点）、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE（仅存储端点），以及其他一些更高级的逼近方法。 函数返回两个值：轮廓(contours)和层级关系(hierarchy)。在这个函数中，只用到...

cv2.chain_approx_none

cv2.chain_approx_none是OpenCV中的一个函数，用于轮廓近似。它的作用是将轮廓中的点进行抽稀，从而减少点的数量，使得轮廓更加平滑。其中，参数none表示不进行近似，即保留所有的点。

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

第三个参数是轮廓的逼近方法，使用cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示不进行逼近，将保留所有的轮廓点。 函数的返回值是一个包含检测到的轮廓的列表contours和一个层次结构（hierarchy）变量，这里用下划线 _ 表示...

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何判断输出的contours为空；

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if contours is None or len(contours) == 0: print("contours is empty") else: print(f"contours length: {len(contours...

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...

报错如何解决，Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86135\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\tkinter\__init__.py", line 1892, in __call__ return self.func(*args) File "F:\pycharm\实验5\Demo5_2.py", line 38, in count_cells _, contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) self.count = len(contours) self.count_label.config(text="Cell Count: {}".format(self.count)) def run(self):...

def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

然后，使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k，使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心，构造两...

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)有什么用

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：表示存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1。 函数的返回值包括两个部分： - contours：包含所有检测到的轮廓信息，每个轮廓是一个numpy数组，包含了轮廓上所有点的坐标； ...

如何获取contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)中一个contours的长宽比

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = float(w)/h print("Contour's ...

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

4. contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 调用 cv2.findContours() 函数进行轮廓检测。其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_...

contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

函数的第一个参数是二值化后的图像(thresh)，第二个参数是轮廓的检索模式(RETR_TREE表示提取所有轮廓并建立轮廓之间的层次关系)，第三个参数是轮廓的近似方法(CHAIN_APPROX_NONE表示保存所有的轮廓点)。函数返回两个...

binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)解释代码

其中，thresh是输入的二值图像，cv2.RETR_TREE表示检测所有轮廓并重建轮廓层次结构，cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示保存所有轮廓点。该函数的返回值包括三个部分，分别为轮廓、层次结构和轮廓的轮廓点。

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来通过电脑内置摄像头实时检测红色和绿色物体，并在画面上用矩形框标记出来。首先，代码导入了必要的库，然后定义了红色和绿色的阈值范围。接下来，打开摄像头并进行帧读取，将读取到的帧转换为HSV颜色...

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

该函数会返回三个参数：第一个参数是二值化图像，第二个参数是轮廓检索模式（RETR_TREE表示检索所有轮廓并建立轮廓之间的层级关系），第三个参数是轮廓逼近方法（CHAIN_APPROX_NONE表示保留轮廓的所有点）。...

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