git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision
1 # coding:utf8
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3 import cv2 4 import numpy as np 5
6 # 创建一个200*200 的黑色空白图像
7 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) 8 # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块
9 img[50:150, 50: 150] = 255
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11 cv2.imshow("image", img) 12 # 二值化操作
13 ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0) 14 """
15 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, value, type) 16 参数: 17 src: 原图像 18 thresh: 阈值 19 value: 新值 大于或小于阈值的值将赋新值 20 type: 方法类型，有如下取值： 21 cv2.THRESH_BINARY 黑白二值 22 cv2.THRESH_BINARY_INV 黑白二值翻转 23 cv2.THRESH_TRUNC 得到多像素值 24 cv2.THRESH_TOZERO 25 cv2.THRESH_TOZERO_INV 26 返回值： 27 ret: 得到的阈值值 28 dst: 阈值化后的图像 29 """
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31 # 得到 修改后的图像， 轮廓， 轮廓的层次
32 image, contours, hierarchy = cv2.findContours( 33 thresh, 34 cv2.RETR_TREE, 35 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 36 ) 37
38 """
39 img, contours, hierarchy = cv2.findContours(输入图像, 层次类型, 逼近方法) 40 参数： 41 输入图像： 该方法会修改输入图像，建议传入输入图像的拷贝 42 层次类型： 43 cv2.RETR_TREE 会得到图像中整体轮廓层次 44 cv2.RETR_EXTERNAL 只得到最外面的轮廓 45 逼近方法： 46
47 返回值： 48 img: 修改后的图像 49 contours: 图像的轮廓 50 hierarchy: 图像和轮廓的层次 51
52 """
53 # 原图像转换成bgr图像
54 color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 55 # 用绿色 在原图像上画出轮廓
56 img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0, 255, 255), 2) 57
58 cv2.imshow("contours", color) 59 cv2.waitKey() 60 cv2.destroyAllWindows()
