opencv——waitkey()函数

最新推荐文章于 2024-12-11 20:44:14 发布
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#opencv #计算机视觉 #python

博客探讨了在使用OpenCV时waitKey函数的参数差异。通常waitKey(0)会无限等待用户按键，但发现waitKey(100)则每100秒检查一次按键，只有在用户按q键时才会停止程序。这增加了对waitKey函数控制流程的理解。

在对着教程敲代码的时候，看见了这一行代码在这里插入图片描述

图一

就觉得有点奇怪，因为我平时好像只用过cv2.waitkey(0)这种形式。

于是，就去官方文档上看了一下waitkey()函数的具体用法和解释在这里插入图片描述

图二

搞懂了,waitkey()里面的参数是指等待的时间

我们常用的waitkey(0)是指等待无限时间，用户按下任意键才会退出

而图一指的是每100s扫描一次按键，若用户按下q键，则退出；若没有按下q键，则继续运行

深入解析OpenCV中的cv2.waitKey()函数
专注于深入研究多种编程语言，以实战为导向，逐步拓展开发技能，提升工程化编码和思维能力，展现无敌技术实力。
09-28 2926
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gagaki的博客
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hanhan的博客
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使用 OpenCV 查找并绘制凸包，同时输出凸包面积，可按以下步骤实现： 1. 对图像进行预处理，如灰度化、二值化等操作； 2. 使用 `cv2.findContours()` 函数找到图像中的轮廓； 3. 遍历轮廓列表，对每个轮廓使用 `cv2.convexHull()` 函数计算凸包； 4. 使用 `cv2.drawContours()` 函数将凸包绘制到图像上； 5. 使用 `cv2.contourArea()` 函数计算凸包的面积并输出。 以下是一个示例代码： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 original = cv2.imread(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\contour.jpg') # 查找物体轮廓 def findcontour(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰度化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 图像二值化 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 查找物体轮廓 return image, contours, hierarchy image, contours, hierarchy = findcontour(original) # 遍历轮廓 for cnt in contours: # 计算凸包 hull = cv2.convexHull(cnt) # 绘制凸包 cv2.drawContours(original, [hull], 0, (0, 255, 0), 2) # 计算凸包面积 hull_area = cv2.contourArea(hull) print(f"凸包面积: {hull_area}") # 显示结果 cv2.imshow('result', original) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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