OpenCV中的轮廓分析

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#opencv #计算机视觉 #python

OpenCV中的轮廓分析

代码实现：

import cv2
import numpy as np
#轮廓分析（以边数划分）
img = cv2.imread('polydp.png')
cv2.imshow('shape',img)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv2.threshold(gray,0,255
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其中可以看到函数中有一个参数是需要我们自己进行计算的：指定的精度（epsilon），这个参数也是由前面的系数决定的，在示例中用的系数是0.01，实际上可以根据自己对精度的需求自行调整。cv2.RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们分为两个等级的轮廓。上一层是外部边界，里一层是空洞的边界。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分（轮廓的近似的实现：实际上轮廓的近似的实现就是将复杂的曲线用一些直线来代替，使图像更加的光滑和规则化。
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hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。if (d > 0)//如果点在轮廓内，检查他的子轮廓。
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【机器视觉】OpenCV 图像轮廓（查找/绘制轮廓、轮廓面积/周长、多边形逼近与凸包、外接矩形）
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