python opencv轮廓总结
OpenCV中的轮廓
1.1什么是轮廓
轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
- 为了准确,要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。
- 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中。
- 在OpenCV中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。
如何在一个二值图像中查找轮廓。
函数cv2.findContours()有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。返回值有三个,第一个是图像,第二个是轮廓,第三个是(轮廓的)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个Python列表,其中储存这图像中所有轮廓。每一个轮廓都是一个Numpy数组,包含对象边界点(x,y)的坐标。
1.2怎样绘制轮廓
函数cv2.drawContours()可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像,第二个参数是轮廓,一个python列表,第三个参数是轮廓的索引(在绘制独立轮廓是很有用,当设置为-1时绘制所有轮廓)。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。
在一幅图像上绘制所有的轮廓:
import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('1024.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh
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