OpenCV轮廓识别实战：Canny边缘检测与findContours应用

本节内容主要介绍了OpenCV在Python中进行图像处理时的轮廓识别技术。首先，通过`cv2`库中的`cv.cvtColor`和`cv.GaussianBlur`函数将彩色图像转换为灰度并进行模糊处理，然后利用`cv.Canny`函数进行边缘检测，生成边缘图像。`scan_edge_demo`函数用于执行这些操作。 接下来，`cv.findContours`函数是核心部分，它接受边缘图像作为输入，并根据给定的参数进行轮廓检测。`mode`参数决定了轮廓的检索方式： - `CV_RETR_EXTERNAL`只检测外部轮廓，排除内部轮廓。 - `CV_RETR_LIST`返回所有轮廓，但不建立层次关系。 - `CV_RETR_CCOMP`检测所有轮廓并建立两层关系，外部轮廓为顶层。 - `CV_RETR_TREE`建立完整的轮廓层次结构。 `method`参数控制轮廓近似程度： - `CV_CHAIN_APPROX_NONE`保留所有轮廓点。 - `CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE`简化轮廓，仅保留端点坐标。 - `CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1`或`CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`使用特定的轮廓近似算法。 在`scan_contours`函数中，调用`cv.findContours`获取轮廓信息，然后使用`cv.drawContours`将检测到的轮廓画在原始图像上，通过设置不同的颜色和线条粗细来可视化。最后，通过`cv.imshow`显示结果，并使用`cv.waitKey`等待用户按键关闭窗口。 这部分代码实例中，`cv.imread`加载了一张名为"taijie.png"的图片，并展示了如何使用OpenCV的轮廓识别功能进行图像分析。通过二值化和边缘检测，程序能够识别出图像中的边界和形状，这对于物体检测、图像分割、特征提取等应用场景非常有用。同时，理解这些参数的选择和使用可以帮助开发者根据实际需求调整算法行为，以达到最佳效果。