教你如何使用 OpenCV检测图像中的轮廓
发布日期:2021-07-01 02:11:19
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分类:技术文章
本文共 360 字,大约阅读时间需要 1 分钟。
@Author:Runsen
轮廓是连接所有具有某种颜色或强度的连续点的闭合曲线,它们代表图像中发现的对象的形状。轮廓检测是一种用于形状分析和物体检测和识别的有用技术。
轮廓检测并不是图像分割的唯一算法,还有很多其他算法,例如当前最先进的语义分割、霍夫变换和K-Means 分割。
为了获得更好的准确性,以下是检测图像中轮廓的整个流程:
- 将图像转换为二值图像,通常的做法是将输入图像变为二值图像(应该是阈值图像或边缘检测的结果)。
- 使用findContours() OpenCV函数查找轮廓。
- 绘制这些轮廓并显示图像。
import cv2import matplotlib.pyplot as plt
在这里,选择的图片如下所示。
`image = cv2.imread("image.jpg")
将其转换为RGB
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做的很好,不错不错
[***.243.131.199]2024年04月22日 13时01分37秒
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