OpenCV轮廓边界框和圆的创建方法

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本文详细介绍了如何使用OpenCV在Python中处理图像轮廓,包括读取图像、转为灰度和二值化、检测轮廓、创建边界框和最小外接圆,最后展示处理结果。

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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

  1. 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)

  1. 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&#

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