opencv学习—cv2.findContours()函数讲解(python)
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opencv学习—cv2.findContours()函数讲解(python)
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opencv学习—cv2.findContours()函数讲解(python)
contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)
轮廓检测
轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)
- image:输入图像
- mode:轮廓的模式。cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓;cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系;cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓,上一层为外边界,内层为内孔的边界。如果内孔内还有连通物体,则这个物体的边界也在顶层;cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
- method:轮廓的近似方法。cv2.CHAIN_APPROX_NOME存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1;cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向、垂直方向、对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需要4个点来保存轮廓信息;cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS
- contours:返回的轮廓
- hierarchy:每条轮廓对应的属性
注意:cv2.findContours()函数接受的参数为二值图,即黑白的(不是灰度图),所以读取的图像要先转成灰度的,再转成二值图。
轮廓的绘制
OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)
- 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓;
- 第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list。
- 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中color:线的颜色(0,0,255)表示红色;(255,0,0)表示蓝色;thickness表明轮廓线的宽度,如果是-1(cv2.FILLED),则为填充模式。
Code:
import cv2
kernel = np.ones((1, 5), np.uint8)
img = cv2.imread("C:\\Users\\Lijian\\Desktop\\timg.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, anchor=(2, 0), iterations=5)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
代码过程运用了形态学运算中的闭运算和阈值分割以及轮廓检测。
原图
结果图:
GitHub 加速计划 / opencv31 / opencv
77.38 K
55.71 K
下载
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