python opencv3 轮廓检测

 1 # coding:utf8
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 3 import cv2
 4 import numpy as np
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 6 # 创建一个200*200 的黑色空白图像
 7 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
 8 # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块
 9 img[50:150, 50: 150] = 255
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11 cv2.imshow("image", img)
12 # 二值化操作
13 ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
14 """
15 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, value, type)
16 参数:
17     src: 原图像
18     thresh: 阈值
19     value: 新值 大于或小于阈值的值将赋新值
20     type: 方法类型，有如下取值：
21         cv2.THRESH_BINARY 黑白二值
22         cv2.THRESH_BINARY_INV 黑白二值翻转
23         cv2.THRESH_TRUNC 得到多像素值
24         cv2.THRESH_TOZERO
25         cv2.THRESH_TOZERO_INV
26 返回值：
27     ret: 得到的阈值值
28     dst: 阈值化后的图像
29 """
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31 # 得到 修改后的图像， 轮廓， 轮廓的层次
32 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(
33     thresh,
34     cv2.RETR_TREE,
35     cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
36 )
37 
38 """
39 img, contours, hierarchy =  cv2.findContours(输入图像, 层次类型, 逼近方法)
40 参数：
41     输入图像： 该方法会修改输入图像，建议传入输入图像的拷贝
42     层次类型： 
43         cv2.RETR_TREE 会得到图像中整体轮廓层次
44         cv2.RETR_EXTERNAL 只得到最外面的轮廓
45     逼近方法：
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47 返回值：
48     img: 修改后的图像
49     contours: 图像的轮廓
50     hierarchy: 图像和轮廓的层次
51     
52 """
53 # 原图像转换成bgr图像
54 color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
55 # 用绿色 在原图像上画出轮廓
56 img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0, 255, 255), 2)
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58 cv2.imshow("contours", color)
59 cv2.waitKey()
60 cv2.destroyAllWindows()