当前位置: 首页 > news >正文

樟木头仿做网站网络推广公司介绍

樟木头仿做网站,网络推广公司介绍,如何建造网站链接,汽车之家网站是谁做的目录 引入 基本理解 加深理解 ①比如我们可以获取我们的第一个轮廓,只展示第一个轮廓 ②我们还可以用一个矩形把我们的轮廓给框出来 ③计算轮廓的周长和面积 引入 顾名思义,就是把我们图片的轮廓全部都描边出来 也就是我们在日常生活中面部识别的时候会有一个框,那玩意就…

目录

引入

基本理解

加深理解

①比如我们可以获取我们的第一个轮廓,只展示第一个轮廓

②我们还可以用一个矩形把我们的轮廓给框出来

③计算轮廓的周长和面积


引入

顾名思义,就是把我们图片的轮廓全部都描边出来

也就是我们在日常生活中面部识别的时候会有一个框,那玩意就是

基本理解

我们还是通过例子来基本的理解以下opencv是如何实现轮廓识别的


这是我们的原图像  test.png


实现代码

cv2.findContours(img,mode,method)

img:轮廓检索模式:

  • 传入的图像

mode:轮廓检索模式:

  • RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓;
  • RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中;
  • RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界,第二层是空洞的边界;
  • RETR_TREE:检索所有的轮廓,并重构嵌套轮廓的整个层次;(一般只用这种)

method:轮廓逼近方法

  • CHAIN_APPROX_NONE:以Freeman链码的方式输出轮廓,输出完整的轮廓(一般用这种)
  • 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。(即只保留轮廓点)

返回的值:

contours
获取到的轮廓点
hierarchy
   层数(可以不用管)

cv2.drawContours(图像,轮廓,轮廓索引,颜色模式,线条厚度)

注意:会影响我们传入的原图像,记得定义一个临时图像传入进去

import cv2img = cv2.imread("test.png")
img = cv2.resize(img,(500,400))
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 阈值处理,让图像颜色只有2种颜色  提高准确性
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 进行轮廓处理
# cv2.findContours返回两个值
# contours 轮廓点(是个列表)
# hierarchy 层数(用不到)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 轮廓描边后会影响原图,所以我们定义一个临时的图片
temp_img = img.copy()
# 进行轮廓描边
# contours 获取到的轮廓点
# -1 表示的画出所有的轮廓,eg:0就表示我们列表中第一个轮廓
# (0, 0, 255) 表示我们用红色线条来绘画 bgr
# 2 表示线条粗细
res = cv2.drawContours(temp_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)cv2.imshow("res",res)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果:


加深理解

除了最基本的用法,我们还有很多扩充的用法

①比如我们可以获取我们的第一个轮廓,只展示第一个轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 取出列表中第一个
con = contours[0]
# 绘制
res = cv2.drawContours(temp_img, con, -1, (0, 0, 255), 2)
# 展示
cv2.imshow("res",res)

我们可以看到,只出现了我们列表第一个的轮廓


②我们还可以用一个矩形把我们的轮廓给框出来

原图像:

实现代码:

img = cv2.imread('contours.png')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]# 返回我们要绘制的矩形特征
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
# 绘制矩形
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)

返回我们的x和y的坐标  以及宽和高

cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

绘制我们的矩形

(x,y)表示我们的开始坐标

(x+w,y+h)表示我们的边

最后会自动把对边连接起来形成一个矩形

结果:


③计算轮廓的周长和面积

这个很简单,就是调用两个函数就能实现对应得功能

cnt = contours[0]
#面积
cv2.contourArea(cnt)
#周长,True表示闭合的
cv2.arcLength(cnt,True)

http://www.hkea.cn/news/226041/

相关文章:

  • 360应用商店seo服务套餐
  • 废橡胶网站建设个人博客网页设计
  • 什么网站做一手项目好域名查询官网
  • 做日用品的要找什么网站好站长工具端口检测
  • 贵州软件开发 网站开发手机版百度一下
  • 企业网站建立答辩问题百度怎么发布广告
  • 温州快建网站地推拉新接单网
  • 濉溪县城乡建设委员会燃气办网站热狗网站排名优化外包
  • 网站能不能自己做免费的seo教程
  • 湖南的商城网站建设优化教程网下载
  • 做网站需要哪些工程师西安seo诊断
  • tp做的网站封装成app2023北京封控了
  • 增城做网站要多少钱推广普通话手抄报
  • 石家庄网站系统开发智能搜索引擎
  • 迅速网站网络营销平台推广方案
  • 学前端要逛那些网站微信引流主动被加软件
  • 韩国flash网站免费手机网站建站平台
  • 东莞做网站卓诚网络昆明长尾词seo怎么优化
  • WordPress个性萌化插件郑州seo优化哪家好
  • 专业手机移动网站建设免费的seo优化
  • 西安网站建设王永杰域名注册 万网
  • 网站营销优化方案北京做的好的seo公司
  • 企业网站排名提升软件优化南宁seo优化
  • 创意合肥网站建设杭州seo公司排名
  • 网站专题页是什么中国十大关键词
  • 五月天做网站网络策划与营销
  • 高校网站如何建设论文谷歌官网下载
  • 做网站内容软件个人网站怎么做
  • 收废铁的做网站有优点吗海南百度推广开户
  • wordpress 二维码插件下载信阳搜索引擎优化