介绍 #, - *安康;编码:utf-8 - * -
,
import cv2
,
时间=image cv2.imread (& # 39; G:/110 w2/mask_tif4/00.png& # 39;)
,
打印(image.shape)
print (image.shape [0]), #, h
print (image.shape [1]), #, w
#,图像转灰度图
img =, cv2.cvtColor(图片,,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv2.imwrite (& # 39; G:/110 w2/mask_tif4/02.png& # 39;,, img)
#,图像转二值图
ret, thresh =, cv2.threshold (img,, 2,, 255,, cv2.THRESH_BINARY_INV)
轮廓,hierarchy =, cv2.findContours(打,cv2.RETR_TREE,, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
时间=x1 []
时间=y1 []
时间=x2 []
时间=y2 []
for c 轮廓拷贝:
,,,#,找到边界坐标
,,,x,, y,, w, h =, cv2.boundingRect (c),, #,计算点集最外面的矩形边界
,,,print (w, x,, y,, h)
,,,#,因为这里面包含了,图像本身那个最大的框,所以用了,如果来剔除那个图像本身的值。
,,,if x !=, 0,以及y !=, 0,以及w !=, image.shape[1],以及h !=, image.shape [0]:
,,,,,,,#,左上角坐标和右下角坐标
,,,,,,,#,如果执行里面的这个画框,就是分别来画的,
,,,,,,,cv2.rectangle(图像,,(x, y),(时间+ x w, y +, h),, (0,, 255,, 0),, 1)
,,,,,,,x1.append (x)
,,,,,,,y1.append (y)
,,,,,,,x2.append(时间+ x w)
,,,,,,,y2.append(时间+ y h)
x11 =, min (x1)
y11 =, min(日元)
x22 =,马克斯(x2)
y22 =,马克斯(y2)
,
#,这个是画出所有目标,都可以包含在内的,一个外接矩形框。
# cv2.rectangle(图像,,(x11, y11), (y22将也),(0,0,255),,1)
,
# cv2.imshow (“img",,图片)
cv2.imwrite (& # 39; G:/110 w2/mask_tif4/0_001.png& # 39;,,图片)
cv2.waitKey (0)
,
,
#,功能:cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
#参数:
#,参数1:寻找轮廓的图像,接收的参数为二值图,即黑白的(不是灰度图),所以读取的图像要先转成灰度的,再转成二值图
#,参数2:,轮廓的检索模式,有四种。
#,,,,,,,cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓;
#,,,,,,,cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系;
#,,,,,,,cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。
#,,,,,,,cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。
#
#,参数3:,轮廓的近似办法。
#,,,,,,,cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即马克斯(abs (x1, x2)), abs (y2-y1))==1
#,,,,,,,cv2.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
#,,,,,,,,cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法
#,注:opencv2返回两个值:轮廓:hierarchy.opencv3会返回三个值,分别是img,轮廓,,层次结构
#
#返回值
# cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性。
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画外接矩形框,可以画成一个最大的,也可以分别画。
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