发布于2020-03-17 11:06 阅读(2118) 评论(0) 点赞(7) 收藏(3)
import cv2 as cv
import numpy as np
def threshold_demo(image):
# 去噪声+二值化
dst = cv.GaussianBlur(image,(3, 3), 0)
gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_OTSU | cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow("binary", binary)
return binary
def canny_demo(image):
t = 100
canny_output = cv.Canny(image, t, t * 2)
cv.imshow("canny_output", canny_output)
return canny_output
src = cv.imread("../images/coins_001.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
binary = threshold_demo(src)
# 轮廓发现
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in range(len(contours)):
cv.drawContours(src, contours, c, (0, 0, 255), 2, 8)
# 显示
cv.imshow("contours-demo", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
选用Candy边缘检测,RETR_TREE检测轮廓
选用threshold边缘检测,RETR_TREE检测轮廓
选用threshold边缘检测,RETR_EXTERNAL检测轮廓
图像连通组件分析,可以得到二值图像的每个连通组件,但是我们还无法得知各个组件之间的层次关系与几何拓扑关系,如果我们需要进一步分析图像轮廓拓扑信息就可以通过OpenCV的轮廓发现API获取二值图像的轮廓拓扑信息,轮廓发现API如下:
contours, hierarchy = cv.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
各个参数详解如下:
Image
表示输入图像,必须是二值图像,二值图像可以threshold输出、Canny输出、inRange输出、自适应阈值输出等。
Contours
获取的轮廓,每个轮廓是一系列的点集合
Hierarchy
轮廓的层次信息,每个轮廓有四个相关信息,分别是同层下一个、前一个、第一个子节点、父节点
mode
表示轮廓寻找时候的拓扑结构返回
RETR_EXTERNAL
表示只返回最外层轮廓RETR_TREE
表示返回轮廓树结构Method
表示轮廓点集合取得是基于什么算法,常见的是基于CHAIN_APPROX_SIMPLE链式编码方法
对于得到轮廓,OpenCV通过下面的API绘制每个轮廓
image = cv.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]])
当thickness为正数的时候表示绘制该轮廓
当thickness为-1表示填充该轮廓
所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社,本文为个人整理学习,已获得贾老师授权,有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。
原文链接:https://blog.csdn.net/liu_taiting/article/details/104874163
作者:编程gogogo
链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/262659/31ec544c65700024a659/
来源:python黑洞网
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---无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事,而不是让内心的烦躁、焦虑,坏掉你本来就不多的热情和定力
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