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Opencv 8-连接数

  • Post category:Python

以下是关于Opencv 8-连接数的详细攻略。

Opencv 8-连接数基本原理

Opencv 8-连接数是一种常用的图像处理技术，用于在值图像中查找连通域。具体实现方法包括：

  • cv2.findContours 函数：用于在二值图像中查找轮廓。

8-连接数算法的基本原理是在二值图像中查找连通域时，将每个像素点看作一个节点，如果两个节点相邻且都为前景像素，则它们之间存在一条边，这样就可以将所有前景像素构成的图像看作一个图，通过遍历图中的节点，找到所有连通域。

Opencv 8-连接数的使用方法

Opencv 库提供 cv2.findContours 函数，可以用于二值图像中查找轮廓。函数的基本语法如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

其中，image 表示待查找轮廓的二值图像，mode 表示轮廓查找模式，method 表示轮廓查找方法，contours 表示查找到的轮廓，hierarchy 表示轮廓的层次结构。

示例说明

下面是两个 Opencv 8-连接数的示例：

示例1：使用 findContours 函数在二值图像中查找轮廓

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 在二值图像中查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始图像中绘制轮廓
img_contours = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示原始图像和绘制轮廓后的图像
cv2.imshow('image', img_contours)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和绘制轮廓后的图像。

示例2：使用 findContours 函数在二值图像中查找轮廓

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 在二值图像中查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 统计轮廓数量
num_contours = len(contours)

# 在原始图像中绘制轮廓数量
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img, 'Contours: ' + str(num_contours), (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)

# 显示原始图像和绘制轮廓数量后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和绘制轮廓数量后的图像。

结论

Opencv 8-连接数是一种常的图像处理技术，可以用于在二值图像中查找连通域。通过 Opencv 中的 cv2.findContours 函数，可以实现对二值图像的轮廓查找。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv 8-连接数的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。

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