网站设置方案,怎么提高网站关键词排名,网站上传空间下一步,网页制作策划书目录 一、图像轮廓定义
二、绘制轮廓
三、计算轮廓面积与周长 一、图像轮廓定义
图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续带你的曲线.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用
轮廓的作用:
用于图形分析物体的识别与检测
注意点:
为了检测的准确性#xff0c;需要先对图像…目录 一、图像轮廓定义
二、绘制轮廓
三、计算轮廓面积与周长 一、图像轮廓定义
图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续带你的曲线.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用
轮廓的作用:
用于图形分析物体的识别与检测
注意点:
为了检测的准确性需要先对图像进行二值化或Canny操作画轮廓是会修改输入的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。
案例代码如下:
import cv2
import numpy as np# 该图像显示效果是黑白的但是实际上确实三个通道的彩色图像
img cv2.imread(6.jpg)# 变成单通道的黑白图片
gray cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化注意有两个返回值阈值和结果
ret,binary cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY)# 轮廓查找,新版本返回两个结果轮廓和层级老版本返回三个 参数图像轮廓和层级
result,contours,hierarchy cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 打印轮廓
print(contours)# 释放资源
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
二、绘制轮廓
参照函数: 代码案例如下:
import cv2
import numpy as np# 该图像显示效果是黑白的但是实际上确实三个通道的彩色图像
img cv2.imread(6.jpg)# 变成单通道的黑白图片
gray cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化注意有两个返回值阈值和结果
ret,binary cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY)# 轮廓查找,新版本返回两个结果轮廓和层级老版本返回三个 参数图像轮廓和层级
result,contours,hierarchy cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 打印轮廓
# print(contours)# 绘制轮廓会直接修改原图
# 如果想保持原图不变建议copy一份
img_copy img.copy()
cv2.drawContours(img_copy,contours,-1,(0,0,255),2)# 释放资源
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三、计算轮廓面积与周长
轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积单位为像素
案例代码如下:
import cv2
import numpy as np# 该图像显示效果是黑白的但是实际上确实三个通道的彩色图像
img cv2.imread(6.jpg)# 变成单通道的黑白图片
gray cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化注意有两个返回值阈值和结果
ret,binary cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY)# 轮廓查找,新版本返回两个结果轮廓和层级老版本返回三个 参数图像轮廓和层级
result,contours,hierarchy cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 绘制轮廓会直接修改原图
# 如果想保持原图不变建议copy一份
img_copy img.copy()
cv2.drawContours(img_copy,contours,1,(0,0,255),2)# 计算轮廓面积
area cv2.contourArea(contours[1])# 计算轮廓周长
perimeter cv2.arcLength(contours[1],closedTrue)# 释放资源
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
