畫外接矩形框,可以畫成一個最大的,也可以分別畫。
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 image = cv2.imread('G:/110w2/mask_tif4/00.png') print(image.shape) print(image.shape[0]) # h print(image.shape[1]) # w # 圖像轉(zhuǎn)灰度圖 img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #cv2.imwrite('G:/110w2/mask_tif4/02.png', img) # 圖像轉(zhuǎn)二值圖 ret, thresh = cv2.threshold(img, 2, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) x1 = [] y1 = [] x2 = [] y2 = [] for c in contours: # 找到邊界坐標(biāo) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) # 計算點集最外面的矩形邊界 print(x, y, w, h) # 因為這里面包含了,圖像本身那個最大的框,所以用了if,來剔除那個圖像本身的值。 if x != 0 and y != 0 and w != image.shape[1] and h != image.shape[0]: # 左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo) # 如果執(zhí)行里面的這個畫框,就是分別來畫的, cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) x1.append(x) y1.append(y) x2.append(x + w) y2.append(y + h) x11 = min(x1) y11 = min(y1) x22 = max(x2) y22 = max(y2) # 這個是畫出所有目標(biāo),都可以包含在內(nèi)的,一個外接矩形框。 #cv2.rectangle(image, (x11, y11), (x22, y22), (0, 0, 255), 1) #cv2.imshow("img", image) cv2.imwrite('G:/110w2/mask_tif4/0_001.png', image) cv2.waitKey(0) # 功能:cv2.findContours()函數(shù)來查找檢測物體的輪廓。 #參數(shù): # 參數(shù)1:尋找輪廓的圖像,接收的參數(shù)為二值圖,即黑白的(不是灰度圖),所以讀取的圖像要先轉(zhuǎn)成灰度的,再轉(zhuǎn)成二值圖 # 參數(shù)2: 輪廓的檢索模式,有四種。 # cv2.RETR_EXTERNAL 表示只檢測外輪廓; # cv2.RETR_LIST 檢測的輪廓不建立等級關(guān)系; # cv2.RETR_CCOMP 建立兩個等級的輪廓,上面的一層為外邊界,里面的一層為內(nèi)孔的邊界信息。如果內(nèi)孔內(nèi)還有一個連通物體,這個物體的邊界也在頂層。 # cv2.RETR_TREE 建立一個等級樹結(jié)構(gòu)的輪廓。 # # 參數(shù)3: 輪廓的近似辦法. # cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存儲所有的輪廓點,相鄰的兩個點的像素位置差不超過1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1 # cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 壓縮水平方向,垂直方向,對角線方向的元素,只保留該方向的終點坐標(biāo),例如一個矩形輪廓只需4個點來保存輪廓信息 # cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法 # 注:opencv2返回兩個值:contours:hierarchy。opencv3會返回三個值,分別是img, countours, hierarchy # #返回值 #cv2.findContours()函數(shù)返回兩個值,一個是輪廓本身,還有一個是每條輪廓對應(yīng)的屬性。
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