python边缘检测
二值化,轮廓检测,去掉小框,
import cv2
import numpy as npimg = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))
# threshold 函数对图像进行二化值处理,由于处理后图像对原图像有所变化,因此img.copy()生成新的图像,cv2.THRESH_BINARY是二化值
ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY), 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# findContours函数查找图像里的图形轮廓
# 函数参数thresh是图像对象
# 层次类型,参数cv2.RETR_EXTERNAL是获取最外层轮廓,cv2.RETR_TREE是获取轮廓的整体结构
# 轮廓逼近方法
# 输出的返回值,image是原图像、contours是图像的轮廓、hier是层次类型
image, contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for c in contours:# 轮廓绘制方法一# boundingRect函数计算边框值,x,y是坐标值,w,h是矩形的宽和高x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)# 在img图像画出矩形,(x, y), (x + w, y + h)是矩形坐标,(0, 255, 0)设置通道颜色,2是设置线条粗度cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0),
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