OpenCV 轮廓检测

在 OpenCV 中,轮廓检测是一种用于查找图像中具有相似颜色或强度的连通像素组的技术,这些像素组通常代表了图像中的物体边缘。轮廓可以用来识别和分割图像中的物体,是计算机视觉应用中的一个重要步骤,如目标识别、形状分析等。

轮廓检测的基本步骤包括:

预处理:

将彩色图像转换为灰度图像(如果图像不是灰度的)。

应用阈值处理或边缘检测算法(如Canny边缘检测)将图像转换为二值图像,以便更清晰地突出物体和背景之间的差异。

轮廓发现:

使用cv2.findContours()函数来找到图像中的所有轮廓。此函数需要一个二值图像作为输入。

函数的两个主要参数是轮廓检索模式(mode)和轮廓近似方法(method)。

轮廓近似:

cv2.findContours()函数返回轮廓的列表,以及它们之间的层次关系(如果检索模式允许的话)。

每个轮廓是一个由点构成的Numpy数组,这些点定义了轮廓的边界。

轮廓绘制:

使用cv2.drawContours()函数可以在原图上绘制出找到的轮廓,这对于可视化轮廓很有帮助。

以下是一个基本的轮廓检测的 Python 代码示例:

python 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 小红牛
# 微信公众号:WdPython
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中,cv2.RETR_TREE表示要检索所有轮廓并构建完整的层次结构,而cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE则用于压缩水平、垂直和对角方向上的连续点,仅保留端点。

完毕!!感谢您的收看

----------★★历史博文集合★★----------

我的零基础Python教程,Python入门篇 进阶篇 视频教程 Py安装py项目 Python模块 Python爬虫 Json Xpath 正则表达式 Selenium Etree CssGui程序开发 Tkinter Pyqt5 列表元组字典数据可视化 matplotlib 词云图 Pyecharts 海龟画图 Pandas Bug处理 电脑小知识office自动化办公 编程工具 NumPy Pygame

相关推荐
云卓SKYDROID1 分钟前
无人机载重模块技术要点分析
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
云卓SKYDROID4 分钟前
无人机RTK技术要点与难点分析
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
之歆33 分钟前
Python-封装和解构-set及操作-字典及操作-解析式生成器-内建函数迭代器-学习笔记
笔记·python·学习
麻雀无能为力1 小时前
CAU数据挖掘 支持向量机
人工智能·支持向量机·数据挖掘·中国农业大学计算机
智能汽车人1 小时前
Robot---能打羽毛球的机器人
人工智能·机器人·强化学习
埃菲尔铁塔_CV算法1 小时前
基于 TOF 图像高频信息恢复 RGB 图像的原理、应用与实现
人工智能·深度学习·数码相机·算法·目标检测·计算机视觉
ζั͡山 ั͡有扶苏 ั͡✾1 小时前
AI辅助编程工具对比分析:Cursor、Copilot及其他主流选择
人工智能·copilot·cursor
东临碣石821 小时前
【AI论文】数学推理能否提升大型语言模型(LLM)的通用能力?——探究大型语言模型推理能力的可迁移性
人工智能·语言模型·自然语言处理
天天爱吃肉82181 小时前
ZigBee通信技术全解析:从协议栈到底层实现,全方位解读物联网核心无线技术
python·嵌入式硬件·物联网·servlet
未来智慧谷2 小时前
微软医疗AI诊断系统发布 多智能体协作实现疑难病例分析
人工智能·microsoft·医疗ai