OpenCV-Python實(shí)現(xiàn)輪廓檢測實(shí)例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

相比C++而言，Python適合做原型。本系列的文章介紹如何在Python中用OpenCV圖形庫，以及與C++調(diào)用相應(yīng)OpenCV函數(shù)的不同之處。這篇文章介紹在Python中使用OpenCV檢測并繪制輪廓。

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本文介紹在OpenCV-Python中檢測并繪制輪廓的方法。

本文不介詳細(xì)的理論知識(shí)，讀者可從其他資料中獲取相應(yīng)的背景知識(shí)。筆者推薦清華大學(xué)出版社的《圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺算法及應(yīng)用(第2版)》。

輪廓檢測

輪廓檢測也是圖像處理中經(jīng)常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函數(shù)來查找檢測物體的輪廓。

實(shí)現(xiàn)

使用方式如下：

import cv2 
 
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg') 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) 
 
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3) 
 
cv2.imshow("img", img) 
cv2.waitKey(0)

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