Python Opencv实践 - 轮廓特征(最小外接圆,椭圆拟合)

复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread("../SampleImages/stars.PNG")
plt.imshow(img[:,:,::-1])

#轮廓检测
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, 0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)
#显示轮廓
img_contours = img.copy()
img_contours = cv.drawContours(img_contours, contours, -1, (0,255,0), 2)
plt.imshow(img_contours, cmap=plt.cm.gray)

for contour in contours:
    #轮廓最小外接圆
    #(x,y),radius = cv.minEnclosingCircle(cnt)
    #cnt: 轮廓信息
    #(x,y):最小外接圆的圆心
    #radius: 最小外接圆的半径
    #参考资料:https://geek-docs.com/opencv/python-opencv/t_how-to-find-the-minimum-enclosing-circle-of-an-object-in-opencv-python.html
    (x,y),radius = cv.minEnclosingCircle(contour)
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    cv.circle(img, center, radius, (0,255,0), 2)
    #椭圆拟合
    #ellips = cv.fitEllipse(cnt)
    #ellipse: 椭圆信息((x,y),(a,b),angle) (x,y)椭圆中心点;(a,b) 椭圆长短轴的直径(注意:非半径);angle中心旋转角度
    #参考资料:https://blog.csdn.net/Other_stone/article/details/111186254?spm=1001.2101.3001.6650.5&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-5-111186254-blog-111409635.235%5Ev38%5Epc_relevant_default_base&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-5-111186254-blog-111409635.235%5Ev38%5Epc_relevant_default_base&utm_relevant_index=10
    ellipse = cv.fitEllipse(contour)
    cv.ellipse(img, ellipse, (0,0,255), 2)

plt.imshow(img[:,:,::-1])

相关推荐
Mr_Xuhhh14 小时前
第一部分:类和对象(中)— 取地址运算符重载
java·开发语言
Selegant14 小时前
告别传统部署:用 GraalVM Native Image 构建秒级启动的 Java 微服务
java·开发语言·微服务·云原生·架构
十铭忘14 小时前
SAM2跟踪的理解6——mask decoder
人工智能·计算机视觉
qq_2147826114 小时前
GWalkR,部分替代Tableau!
ide·python·jupyter
Liii40314 小时前
Java集合详细讲解
java·开发语言
Yuner200014 小时前
Python机器学习:从零基础到深度实战
人工智能·python·机器学习
落羽的落羽14 小时前
【C++】哈希扩展——位图和布隆过滤器的介绍与实现
linux·服务器·开发语言·c++·人工智能·算法·机器学习
普密斯科技14 小时前
从点测量到解决方案:光谱共焦技术如何集成于运动平台,实现3D轮廓扫描与透明物体测厚?
人工智能·算法·计算机视觉·3d·集成测试·测量
fish_xk15 小时前
类和对象(二)
开发语言·c++·算法
imbackneverdie15 小时前
国自然申报技术路线图模板
图像处理·人工智能·信息可视化·数据可视化·学术·国自然·国家自然科学基金