cv2.findContours

在使用OpenCV的findContours函数时遇到了TypeError,提示输出数组图像布局与cv::Mat不兼容。解决方法是确保输入图像为单通道灰度图或二值图,并进行适当类型转换。同时,提到了轮廓检索模式的相关补充。

opencv - python 使用findContours时报错

    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(blue_gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

TypeError: Layout of the output array image is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels)

解决
类型转换

    blue_gray=blue_gray.astype(np.uint8
### 函数说明 `cv2.findContours()` 是 OpenCV 中用于轮廓检测的重要函数,能够从二值图像中提取出物体的边界信息,广泛应用于形状分析、目标识别和边缘检测等任务中[^3]。该函数在不同版本的 OpenCV 中具有不同的参数顺序和返回值结构,尤其在 OpenCV 3.x 中,其完整调用形式如下: ```python image, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) ``` 其中: - `image`:输入的二值图像(通常为经过阈值处理或边缘检测后的图像)。 - `mode`:轮廓检索模式,决定轮廓的组织方式,如 `cv2.RETR_EXTERNAL`(只检测最外层轮廓)、`cv2.RETR_TREE`(检测所有轮廓并建立完整的层次关系)等。 - `method`:轮廓近似方法,如 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`(压缩水平、垂直和对角线段,保留端点)或 `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`(保留所有轮廓点)。 - `contours` 和 `hierarchy`:输出参数,分别表示检测到的轮廓点集和轮廓的层次结构信息。 - `offset`:轮廓点的偏移量,通常用于 ROI 区域的轮廓提取[^1]。 ### 示例代码 以下是一个完整的 `cv2.findContours()` 使用示例,包括图像预处理、轮廓检测、绘制和面积计算: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转为灰度图 image = cv2.imread('shapes.png') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制所有轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Contours', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出各轮廓面积 for i, cnt in enumerate(contours): area = cv2.contourArea(cnt) print(f"轮廓 {i+1} 的面积为: {area}") ``` 在该示例中,首先对图像进行灰度化和二值化处理,随后调用 `cv2.findContours()` 提取轮廓,并使用 `cv2.drawContours()` 将轮廓绘制在原图上。最后通过 `cv2.contourArea()` 计算每个轮廓的面积,实现对图像中不同形状的量化分析[^2]。 ### 注意事项 - `cv2.findContours()` 要求输入图像为二值图像,因此在调用前需确保图像已经过阈值处理或边缘检测。 - 在 OpenCV 4.x 中,`cv2.findContours()` 的返回值与 OpenCV 3.x 相同,但不再支持某些旧版本中的 `storage` 参数。 - 轮廓检测的结果受图像噪声影响较大,必要时应进行形态学操作(如开运算、闭运算)以去除小面积噪声。 - 轮廓的层次结构 `hierarchy` 是一个四元组数组,每个元素表示当前轮廓的下一个、前一个、父轮廓和子轮廓的索引,可用于分析复杂嵌套结构[^4]。 ---
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