opencv的findContours()函数

本文主要是介绍opencv的findContours()函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

来自WaTab AI Pro

请详细解释cv2.findContours()：

cv2.findContours() 是 OpenCV 中用于检测图像轮廓的函数。轮廓可以看作是将连续的点（沿边界）连接在一起的一条曲线，具有相同的颜色或强度。该函数常用于图像处理和计算机视觉中的对象检测和识别。下面是 cv2.findContours() 的详细解释及其用法。

函数原型

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

参数解释

• image: 输入图像，必须是二值图像（通常使用 cv2.threshold() 或 cv2.Canny() 进行二值化处理）。注意，cv2.findContours() 会修改输入图像。

• mode: 轮廓检索模式。常用的模式有：

  • cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外部轮廓。
  • cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，并将其放入列表中，但不创建轮廓间的层级关系。
  • cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓并将它们组织成两级层次结构：顶层是外部边界，二级是空洞的边界。
  • cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的完整层级。

• method: 轮廓近似方法。常用的有：

  • cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有轮廓点，相邻两个点的像素位置差不超过1。
  • cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直和对角方向的元素，只保留端点，这样可以节省内存。

• contours: 输出参数，轮廓的点集列表。

• hierarchy: 输出参数，轮廓的层级结构。

返回值

• contours: 一个 Python 列表，其中每个元素都是图像中的一个轮廓。每个轮廓本身又是一个点集。
• hierarchy: 一个 Numpy 数组，轮廓的层级信息。

示例代码

以下是一个使用 cv2.findContours() 检测图像轮廓的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 二值化图像
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在原图上绘制轮廓
contour_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.drawContours(contour_image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)# 显示结果
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title('Binary Image')
plt.imshow(binary_image, cmap='gray')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Contours')
plt.imshow(contour_image)
plt.show()

代码解释

1. 读取图像：使用 cv2.imread() 读取图像，并以灰度模式读取。
2. 二值化图像：使用 cv2.threshold() 对图像进行二值化处理，生成二值图像。
3. 查找轮廓：使用 cv2.findContours() 查找二值图像中的轮廓，选择 cv2.RETR_TREE 模式和 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 方法。
4. 绘制轮廓：使用 cv2.drawContours() 在原始图像上绘制找到的轮廓，绿色表示轮廓。
5. 显示结果：使用 Matplotlib 显示二值图像和绘制了轮廓的图像。

这样，通过这段代码，你可以检测并可视化图像中的轮廓。

这篇关于opencv的findContours()函数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---