目录 cv2.findContours() 主要记录Python-OpenCV中的cv2.findContours()方法;官方文档; cv2.findContours() 在二值图像中寻找图像的轮廓;与cv2.drawubgContours ...
整体思路: .原图灰度化 .灰度图截取mask区域 .mask区域二值化 .二值化图像运算 开运算 .原灰图轮廓提取 .不规则轮廓校准 外接矩形 内接矩形 注:代码依次头尾连接哦 .第三方库导入 .原图灰度化 .灰度图截取mask区域 代码中省去了图中右侧的两个像素值分布图。从原灰度图选取一个mask区间,区间是基于图左两张图的XY像素坐标,截取自己感兴趣的mask区域,省去毫不关心并可能影响图 ...
2020-09-08 14:59 1 2517 推荐指数:
目录 cv2.findContours() 主要记录Python-OpenCV中的cv2.findContours()方法;官方文档; cv2.findContours() 在二值图像中寻找图像的轮廓;与cv2.drawubgContours ...
什么是轮廓? 轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了获得更高的准确性,请使用二进制图像。因此,在找到轮廓之前,请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始,findContours ...
找出图像轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, 3, 2) 画出图像轮廓 cnt = contours[1] cv.drawContours(img_color1, [cnt], 0, (0, 0, 255 ...
一、概述 案例:检测图像轮廓并绘制轮廓的外界矩形和圆 相关函数介绍: 操作步骤: 1.加载图像 2.转灰度图像 3.二值化图像 4.发现轮廓 5.准备轮廓数据 ...
平时工作中图像处理经常会用到图像最大轮廓及最小外接矩形的获取: 计算过程如下: img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.blur(gray ...
一、最小外接圆 二、椭圆拟合 三、逼近多边形曲线 四、计算轮廓面积及长度(可用于轮廓筛选) 五、提取不规则轮廓 ...
Python-Opencv 轮廓常用操作 1.颜色空间转换 使用cv2.cvtColor(input_image ,flag),flag为转换类型 常用的转换类型有: BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY BGR和HSV的转换使用 ...
#include "cv.h" #include <iostream> #include <cxcore.h> #include <highgui. ...