1 获取轮廓
OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours
import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
其中,findContours的第二个函数很重要,主要分为 cv2.RETR_LIST, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_CCOMP, cv2.RETR_EXTERNAL,具体含义可参考官方文档
2 画出轮廓
为了看到自己画了哪些轮廓,可以使用 cv2.boundingRect()函数获取轮廓的范围,即左上角原点,以及他的高和宽。然后用cv2.rectangle()方法画出矩形轮廓
for i in range(0,len(contours)): x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i]) cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (153,153,0), 5)
3切割轮廓
轮廓的切割主要是通过数组切片实现的,不过这里有一个小技巧:就是图片切割的w,h是宽和高,而数组讲的是行(row)和列(column)
所以,在切割图片时,数组的高和宽是反过来写的
newimage=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2] # 先用y确定高,再用x确定宽 nrootdir=("E:/cut_image/") if not os.path.isdir(nrootdir): os.makedirs(nrootdir) cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage) print (i)
这样就可以把确定的轮廓都切割出来了。
总结
以上就是本文关于Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:
python+opencv轮廓检测代码解析
OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析
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目标 了解轮廓是什么。 学习查找轮廓,绘制轮廓等。 你将看到以下功能:cv.findContours(),cv.drawContours() 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。 为了获得更高的准确性,请使用二进制图像。因此,在找到轮廓之前,请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始
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