<bdo id='jkWXB'></bdo><ul id='jkWXB'></ul>
    <i id='jkWXB'><tr id='jkWXB'><dt id='jkWXB'><q id='jkWXB'><span id='jkWXB'><b id='jkWXB'><form id='jkWXB'><ins id='jkWXB'></ins><ul id='jkWXB'></ul><sub id='jkWXB'></sub></form><legend id='jkWXB'></legend><bdo id='jkWXB'><pre id='jkWXB'><center id='jkWXB'></center></pre></bdo></b><th id='jkWXB'></th></span></q></dt></tr></i><div id='jkWXB'><tfoot id='jkWXB'></tfoot><dl id='jkWXB'><fieldset id='jkWXB'></fieldset></dl></div>
    <legend id='jkWXB'><style id='jkWXB'><dir id='jkWXB'><q id='jkWXB'></q></dir></style></legend>

    <tfoot id='jkWXB'></tfoot>

      <small id='jkWXB'></small><noframes id='jkWXB'>

    1. OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

      下面我将详细讲解“OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析”的完整攻略。
    2. <small id='nbzEC'></small><noframes id='nbzEC'>

    3. <tfoot id='nbzEC'></tfoot>

          <i id='nbzEC'><tr id='nbzEC'><dt id='nbzEC'><q id='nbzEC'><span id='nbzEC'><b id='nbzEC'><form id='nbzEC'><ins id='nbzEC'></ins><ul id='nbzEC'></ul><sub id='nbzEC'></sub></form><legend id='nbzEC'></legend><bdo id='nbzEC'><pre id='nbzEC'><center id='nbzEC'></center></pre></bdo></b><th id='nbzEC'></th></span></q></dt></tr></i><div id='nbzEC'><tfoot id='nbzEC'></tfoot><dl id='nbzEC'><fieldset id='nbzEC'></fieldset></dl></div>

            <tbody id='nbzEC'></tbody>
              <bdo id='nbzEC'></bdo><ul id='nbzEC'></ul>

                <legend id='nbzEC'><style id='nbzEC'><dir id='nbzEC'><q id='nbzEC'></q></dir></style></legend>

                下面我将详细讲解“OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析”的完整攻略。

                一、简介

                在图像处理中,轮廓是一组表示物体边界的点。在OpenCV中,轮廓可以使用findContours函数来获取。本文就是通过OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析。

                二、轮廓获取

                要获取图像中的轮廓,可以通过以下步骤实现:

                1. 二值化图像。可以使用阈值函数或Canny边缘检测函数来将图像变为二值图像。
                2. 找到轮廓。可以使用findContours函数来找到轮廓。
                3. 绘制轮廓。可以使用drawContours函数来绘制轮廓。

                三、示例说明

                示例一:寻找简单轮廓

                以下是一个简单的示例,通过二值化图像找到一个简单的轮廓。

                import cv2
                
                # 读取图像
                img = cv2.imread('test.jpg')
                
                # 灰度化和二值化图像
                gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
                
                # 寻找轮廓
                contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                
                # 绘制轮廓
                cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
                
                # 显示图像
                cv2.imshow('image', img)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()
                

                在上面的代码中,首先读取图像,然后将图像转为灰度图像并进行二值化。接下来使用findContours函数来找到轮廓,最后使用drawContours函数绘制轮廓。

                示例二:寻找多个轮廓并绘制

                以下是另外一个示例,通过顺时针方向寻找找到多个轮廓并绘制在原图像上。

                import cv2
                
                # 读取图像
                img = cv2.imread('test.jpg')
                
                # 灰度化和二值化图像
                gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
                
                # 寻找轮廓
                contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                
                # 绘制轮廓
                for cnt in contours:
                    cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 0), 2)
                
                # 显示图像
                cv2.imshow('image', img)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()
                

                在上面的代码中,首先读取图像,然后将图像转为灰度图像并进行二值化。接下来使用findContours函数来找到轮廓,其中设置RETR_LIST表示寻找所有轮廓,CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简单的边界点压缩算法。

                最后,使用循环和drawContours函数遍历所有的轮廓并绘制。

                四、总结

                本文简单介绍了OpenCV-Python实现轮廓检测的过程,并通过两个示例对寻找轮廓和绘制轮廓进行了说明。轮廓检测在图像分析和计算机视觉中非常常用,对于学习图像处理的初学者来说是一项必备技能。

                本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会在确认后第一时间进行删除!

                相关文档推荐

                Python中有三个内置函数eval()、exec()和compile()来执行动态代码。这些函数能够从字符串参数中读取Python代码并在运行时执行该代码。但是,使用这些函数时必须小心,因为它们的不当使用可能会导致安全漏洞。
                在Python中,下载网络文本数据到本地内存是常见的操作之一。本文将介绍四种常见的下载网络文本数据到本地内存的实现方法,并提供示例说明。
                来给你详细讲解下Python 二进制字节流数据的读取操作(bytes与bitstring)。
                Python 3.x 是 Python 2.x 的下一个重大版本,其中有一些值得注意的区别。 Python 3.0中包含了许多不兼容的变化,这意味着在迁移到3.0之前,必须进行代码更改和测试。本文将介绍主要的差异,并给出一些实例来说明不同点。
                要在终端里显示图片,需要使用一些Python库。其中一种流行的库是Pillow,它有一个子库PIL.Image可以加载和处理图像文件。要在终端中显示图像,可以使用如下的步骤:
                在Python中,我们可以使用Pillow库来进行图像处理。具体实现两幅图像合成一幅图像的方法如下:
                    <bdo id='JF1Bf'></bdo><ul id='JF1Bf'></ul>

                    <small id='JF1Bf'></small><noframes id='JF1Bf'>

                    <legend id='JF1Bf'><style id='JF1Bf'><dir id='JF1Bf'><q id='JF1Bf'></q></dir></style></legend>

                          <i id='JF1Bf'><tr id='JF1Bf'><dt id='JF1Bf'><q id='JF1Bf'><span id='JF1Bf'><b id='JF1Bf'><form id='JF1Bf'><ins id='JF1Bf'></ins><ul id='JF1Bf'></ul><sub id='JF1Bf'></sub></form><legend id='JF1Bf'></legend><bdo id='JF1Bf'><pre id='JF1Bf'><center id='JF1Bf'></center></pre></bdo></b><th id='JF1Bf'></th></span></q></dt></tr></i><div id='JF1Bf'><tfoot id='JF1Bf'></tfoot><dl id='JF1Bf'><fieldset id='JF1Bf'></fieldset></dl></div>

                            <tbody id='JF1Bf'></tbody>
                        1. <tfoot id='JF1Bf'></tfoot>