【python-opencv】轮廓基本绘制
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。
findcontour()函数中有三个参数,第一个是源图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓逼近方法。输出等高线和层次结构。轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。
import cv2 as cv numpy as np from matplotlib pyplot as plt from google.colab.patches cv2_imshow img=cv.imread('轮廓.jpg') imgray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv.threshold(imgray,127,255,0) contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 如何绘制轮廓? 要绘制轮廓,请使用cv.drawContours函数。只要有边界点,它也可以用来绘制任何形状。它的第一个参数是源图像,第二个参数是应该作为Python列表传递的轮廓,第三个参数是轮廓的索引(在绘制单个轮廓时有用。要绘制所有轮廓,请传递-1),其余参数是颜色,厚度等等
cv.drawContours(img,3)
cv2_imshow(img)
结果:很多人画图时明明用了彩色,但没有效果,请检查你是在哪个图上画,画在灰度图和二值图上显然是没有彩色的(⊙o⊙) ?轮廓近似方法? 这是cv.findContours函数中的第三个参数。它实际上表示什么? 上面我们告诉我们轮廓是强度相同的形状的边界。它存储形状边界的(x,y)坐标。但是它存储所有坐标吗?这是通过这种轮廓近似方法指定的。 如果传递cv.CHAIN_APPROX_NONE,则将存储所有边界点。但是实际上我们需要所有这些要点吗?例如,您找到了一条直线的轮廓。您是否需要线上的所有点来代表该线?不,我们只需要该线的两个端点即可。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做的。它删除所有冗余点并压缩轮廓,从而节省内存。 下面的矩形图像演示了此技术。只需在轮廓数组中的所有坐标上绘制一个圆(以蓝色绘制)。第一幅图像显示了我用cv.CHAIN_APPROX_NONE获得的积分(734个点),第二幅图像显示了我用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE获得的效果(只有4个点)。看,它可以节省多少内存!!! ? 参考:http://woshicver.com/FifthSection/4_9_1_OpenCV%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8%BD%AE%E5%BB%93/ 具体的例子还可以残参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/139532722 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |