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仅当预先保存并读取图像时,OpenCV findContours()才会检测轮廓

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中的findContours()函数用于检测图像中的轮廓。

findContours()函数的作用是在二值化图像中寻找轮廓。在使用该函数之前,需要先对图像进行二值化处理,将图像转换为黑白两色。然后,findContours()函数会根据像素的连通性,将图像中的轮廓提取出来。

该函数的使用方法如下: contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

参数说明:

  • image:输入的二值化图像。
  • mode:轮廓检测的模式,可以是cv2.RETR_EXTERNAL(只检测外部轮廓)、cv2.RETR_LIST(检测所有轮廓,不建立等级关系)、cv2.RETR_CCOMP(检测所有轮廓,建立两个等级关系)、cv2.RETR_TREE(检测所有轮廓,建立完整的等级树结构)。
  • method:轮廓的近似方法,可以是cv2.CHAIN_APPROX_NONE(存储所有的轮廓点)、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE(仅存储水平、垂直和对角线的端点)。

返回值:

  • contours:检测到的轮廓,每个轮廓由一系列点组成。
  • hierarchy:轮廓的层级关系,可以用于分析轮廓之间的嵌套关系。

OpenCV的findContours()函数在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用场景,例如目标检测、图像分割、形状识别等。通过检测图像中的轮廓,可以提取出目标的形状信息,进而进行后续的处理和分析。

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