OpenCV Python教程:如何绘制和查找轮廓
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更新于2024-08-06
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"怎样绘制轮廓-opencv-python入门教程"
在OpenCV中,轮廓是图像分析中的一个重要概念,尤其在形状分析、物体检测和识别领域。轮廓是一系列连续点的集合,这些点具有相同的颜色或灰度等级。为了有效地提取轮廓,通常需要对图像进行预处理,如二值化。二值化是将图像转化为黑白两色,使得目标物体为白色,背景为黑色,这有助于突出物体的边界。
OpenCV提供了`cv2.findContours()`函数来寻找图像中的轮廓。这个函数需要三个参数:输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。返回值包括处理后的图像、轮廓列表以及一个层次结构信息。轮廓列表是一个包含Numpy数组的Python列表,每个数组代表一个轮廓,包含了对象边界点的(x, y)坐标。
要绘制轮廓,可以使用`cv2.drawContours()`函数。该函数需要原始图像、轮廓列表、轮廓索引、颜色和线条厚度作为参数。若将轮廓索引设为-1,则会绘制所有轮廓。以下是一个示例代码,演示了如何从二值图像中找到并绘制轮廓:
```python
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('1024.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制所有轮廓
imag = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
while True:
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
```
在OpenCV中,轮廓不仅可以用于绘制,还可以进一步分析其属性,例如面积、周长、凸包等。轮廓的层次结构信息则可以提供轮廓之间的嵌套关系,这对于处理复杂图像特别有用。
此外,OpenCV库还提供了广泛的图像处理功能,包括图像读取、显示、保存,视频操作,绘图函数,处理鼠标事件,使用滑动条进行颜色调整,基本的图像操作(如算术运算),程序性能检测,颜色空间转换,几何变换,图像阈值,平滑滤波,形态学操作,图像梯度计算,Canny边缘检测,图像金字塔等。这些功能构成了强大的计算机视觉工具箱,使得开发者能够进行复杂的图像分析任务。
2022-03-23 上传
2022-03-29 上传
2018-03-29 上传
2023-05-15 上传
2024-03-01 上传
2023-09-01 上传
2023-09-15 上传
2023-05-16 上传
2023-02-14 上传
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