使用OpenCV根据不规则轮廓的关键点来获取轮廓上的所有坐标

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本文介绍了如何使用OpenCV处理图像,找到不规则轮廓,并获取轮廓的关键点及所有坐标。通过图像预处理、轮廓检测、关键点计算和坐标提取,实现了对轮廓的详细分析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在计算机视觉和图像处理中,轮廓是图像中物体的边界。有时候,我们希望获取轮廓上的所有坐标点,以便进行后续的处理或分析。本文将介绍如何使用OpenCV库来根据不规则轮廓的关键点来获取轮廓上的所有坐标。

首先,我们需要加载图像并对其进行预处理。在这个例子中,假设我们已经通过一些图像分割算法得到了图像中的不规则轮廓。我们将使用OpenCV的findContours函数来检测轮廓,并将其存储为一个轮廓列表。

下面是一个示例代码片段,展示了如何加载图像并找到图像中的轮廓:

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2
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