OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析
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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:
- 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。
- 找到轮廓。可以使用findContours函数来找到轮廓。
- 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。
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。
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。