python+opencv輪廓檢測代碼解析
更新時間：2018年01月05日 09:55:41 作者：會思考的魚
這篇文章主要介紹了python+opencv輪廓檢測代碼解析，本文實例實現(xiàn)對圖片的簡單處理，比如圖片的讀取，灰度顯示等相關內容，具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下
首先大家可以對OpenCV有個初步的了解，可以參考：簡單了解OpenCV
輪廓（Contours），指的是有相同顏色或者密度，連接所有連續(xù)點的一條曲線。檢測輪廓的工作對形狀分析和物體檢測與識別都非常有用。
在輪廓檢測之前，首先要對圖片進行二值化或者Canny邊緣檢測。在OpenCV中，尋找的物體是白色的，而背景必須是黑色的，因此圖片預處理時必須保證這一點。
import cv2
#讀入圖片
img = cv2.imread("1.png")
# 必須先轉化成灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINAEY)
# 尋找輪廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 畫出輪廓，-1,表示所有輪廓，畫筆顏色為(0, 255, 0)，即Green，粗細為3
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 顯示圖片
cv2.namedWindow("Contours", cv2.NORMAL_WINDOW)
cv2.imshow("Contours", img)
# 等待鍵盤輸入
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
總結
本文實例涉及對圖片的一些簡單處理，比如圖片的讀取，灰度顯示，二值化等，大家可以參考。
以上就是本文關于python+opencv輪廓檢測代碼解析的全部內容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站：
python+opencv實現(xiàn)的簡單人臉識別代碼示例
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