python opencv实现找到图像的轮廓，填充颜色 |
您所在的位置：网站首页 › 如何将图片填充在圆内 › python opencv实现找到图像的轮廓，填充颜色 |
python opencv实现找到图像的轮廓，填充颜色
|
我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色 所需要的cv函数： 1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。 contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,methde)image： 为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值化阈值处理。 mode： 轮廓的检索模式，具体如下。 参数值含义cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测所有轮廓，但不建立层次关系cv2.RETR_CCOMP检测所有轮廓，并建立俩级层次关系cv2.RETR_TREE检测所有轮廓，并建立树状结构的层次关系methode：检测轮廓时使用的方法，具体如下 参数值含义cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储轮廓上的所有点cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保存水平，垂直或对角线轮廓的端点cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1Ten-Chinl 近似算法中的一种cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOSTen-Chinl 近似算法中的一种返回值： contours：检测出的所有轮廓，list类型，每一个元素都是某个轮廓的像素坐标点 hierarchy：轮廓之间的层次关系 2 。 OpenCV提供了drawContours()方法专门来绘制这些轮廓。drawContours()方法如下： image = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineTypee, hierarchy, offse)参数说明： image：被绘制轮廓的原始图像，可以是多通道图像 contours：findContours()方法得出的轮廓列表 contourIdx：绘制轮廓的索引，如果为-1则绘制所有轮廓 color：绘制的颜色，使用BGR格式 thickness：可选参数，画笔的粗细程度，如果为 -1 则绘制实心圆 lineTypee：可选参数，绘制轮廓的线型 hierarchy：可选参数，findContours()方法得出的层次关系 maxLevel：可选参数，绘制轮廓的层次深度，最深绘制第maxlevel 层 offse：可选参数，偏移量，可以改变绘制结果的位置 返回值： image：同参数中的image，方法执行后原始图像中就包含绘制的轮廓了，可以 不适用此返回值保存结果。 原图
填充后的图像
程序实现 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1/2.jpg') # 反转 黑白变换 一般不需要这一步，我这张图片是在找轮廓的时候有图像的四个边也会 # 被当成轮廓，所以我先反转一下黑白交换 black = 255 - img # 彩图转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(black, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为二值图像 t, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 找到所有轮廓，记录轮廓的每一个点 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) area = [] for k in range(len(contours)): area.append(cv2.contourArea(contours[k])) # 轮廓索引 max_idx = np.argsort(np.array(area)) mask = img.copy() # 按轮廓索引填充颜色 for idx in max_idx: # 填充轮廓 mask = cv2.drawContours(mask, contours, idx, (0, 0,255), cv2.FILLED) cv2.imshow('mask', mask) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() |
【本文地址】
公司简介
联系我们
今日新闻 |
点击排行 |
|
推荐新闻 |
图片新闻 |
|
专题文章 |