OpenCV轮廓边界框和圆的创建方法

OpenCV轮廓边界框和圆的创建方法

在图像处理中，轮廓是图像边缘连接起来的连续曲线，可以用于目标检测和形状分析等应用。而边界框和圆则是常用的描述轮廓的方式之一，能够有效地表示轮廓的位置和大小。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库在Python中创建轮廓的边界框和圆。

1. 导入OpenCV库和NumPy库

首先，我们需要导入OpenCV库和NumPy库。OpenCV库是一个强大的计算机视觉库，用于处理图像和视频数据。NumPy库则提供了高效的数学计算和数组操作功能，可用于处理图像数组数据。

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并进行预处理

为了演示轮廓的边界框和圆的创建过程，我们需要加载一张图像并进行预处理。在这里，我们将读取一张名为"test.jpg"的图像，并将其转换为灰度图像以便于轮廓检测。

读取图像

img = cv2.imread(‘test.jpg’)

转换为灰度图像

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 检测轮廓

接下来，我们需要使用OpenCV函数findContours()来检测图像中的轮廓。该函数需要输入一幅二值化图像作为参数，并返回一组轮廓信息以及它们的层级信息。

二值化图像

ret, thresh = c