做淘宝客如何建自己的网站,成都网站建设常凡云,WordPress链接有中文导致打不开,宁乡县建设局网站图形轮廓 图像轮廓查找轮廓绘制轮廓计算轮廓的面积和周长多边形逼近与凸包外接矩形 图像轮廓
import cv2
import numpy as np
图形轮廓--具有相同颜色或灰度的连续点的曲线
用于图形分析和物体的识别和检测
注意#xff1a;为了检测的准确性#xff0c;必… 图形轮廓 图像轮廓查找轮廓绘制轮廓计算轮廓的面积和周长多边形逼近与凸包外接矩形 图像轮廓
import cv2
import numpy as np
图形轮廓--具有相同颜色或灰度的连续点的曲线
用于图形分析和物体的识别和检测
注意为了检测的准确性必须对图像进行二值化或canny操作
画轮廓时会修改原图像记得存储
img cv2.imread(./img/cat.jpeg)查找轮廓 查找轮廓# 先变成单通道的黑白图片
gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化
thresh, binary cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓 cv2.RETR_TREE查找轮廓的模式一般用这个(树形)
# CHAIN_APPROX_SIMPLE 只保存角点CHAIN_APPROX_NONE 保存轮廓所有的点
# contours里面放的是listlist里面放的ndarray每个ndarray表示一个contours
# contours, hierarchy轮廓和层级
contours, hierarchy cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)绘制轮廓 绘制轮廓
画轮廓时会修改原图像记得存储
轮廓编号要根据实际情况改# 画轮廓直接使用原始彩色图像
# contours轮廓点 -1轮廓编号-1表示绘制所有轮廓
# (0, 0, 255)颜色 2线宽如果是-1表示全部填充
img_copy img.copy()
cv2.drawContours(img_copy, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow(img_copy, img_copy)
计算轮廓的面积和周长 计算轮廓的面积和周长# 面积 第一个轮廓的面积
area cv2.contourArea(contours[1])
# 周长 closedTrue是否封闭
perimeter cv2.arcLength(contours[1], closedTrue)多边形逼近与凸包 多边形逼近findContours找到的轮廓信息可能过于复杂且不平滑对轮廓做近似处理# approx本质上是一个轮廓数据 20为DP(Douglas——Peucker)算法的阈值
approx cv2.approxPolyDP(contours[0], 20, closedTrue)
# 绘制逼近的轮廓
# 注意[approx]传的是列表
# 轮廓编号要根据实际情况改
cv2.drawContours(img_copy, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)
凸包与多边形逼近只不过是物体最外层的凸多边形包含原有轮廓但仅由轮廓上的点构成的多边形--一种简化# 计算凸包
hull cv2.convexHull(contours[0])
# 画出凸包 轮廓编号要根据实际情况改
cv2.drawContours(img_copy, [hull], 0, (255, 0, 0), 2)外接矩形 外接矩形--轮廓的最小和最大外接矩形# 最小外接矩形
# 返回的是一个旋转的矩形包括矩形的起始坐标(x, y)矩形的长宽矩形旋转的角度
# 轮廓编号要根据实际情况改
rect cv2.minAreaRect(contours[1])
# 画出外接矩形 boxPoints专门绘制旋转矩形
# 返回的是矩形四个点的坐标
box cv2.boxPoints(rect)
# 绘制最小外接
# 注意坐标必须是整数才能绘制 np.int0(box)截取整数但是误差
# 四舍五入np.round(box)此时还有小数点没有去除 astype(int64)解决
box np.round(box).astype(int64)
cv2.drawContours(img_copy, [box], 0, (255, 0, 0), 2)# 最大外接矩形(不会旋转) 返回矩形的起始坐标(x, y)矩形的长宽
x, y, w, h cv2.boundingRect(contours[1])
# 绘制最大外接矩形
cv2.rectangle(img, (x, y), (x w, y h), (255, 0, 0), 2)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
