Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例

yipeiwu_com6年前Python基础

1 获取轮廓

OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中,findContours的第二个函数很重要,主要分为 cv2.RETR_LIST, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_CCOMP, cv2.RETR_EXTERNAL,具体含义可参考官方文档

2 画出轮廓

为了看到自己画了哪些轮廓,可以使用 cv2.boundingRect()函数获取轮廓的范围,即左上角原点,以及他的高和宽。然后用cv2.rectangle()方法画出矩形轮廓

for i in range(0,len(contours)): 
  x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])  
  cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (153,153,0), 5) 

3切割轮廓

轮廓的切割主要是通过数组切片实现的,不过这里有一个小技巧:就是图片切割的w,h是宽和高,而数组讲的是行(row)和列(column)

所以,在切割图片时,数组的高和宽是反过来写的

  newimage=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2] # 先用y确定高,再用x确定宽
      nrootdir=("E:/cut_image/")
      if not os.path.isdir(nrootdir):
        os.makedirs(nrootdir)
      cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage) 
      print (i)

这样就可以把确定的轮廓都切割出来了。

总结

以上就是本文关于Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

python+opencv轮廓检测代码解析

OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

Python中扩展包的安装方法详解

Python中扩展包的安装方法详解

前言 作为一个pythoner ,包的安装时必须懂的,这个语言跟matlab很类似,开源、共享,只要你有好的方法,都可以作为一个库,供大家下载使用,毕竟俗话说:"人生苦短,请用Pytho...

python搜索指定目录的方法

本文实例讲述了python搜索指定目录的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: #------------------------------------- # Nam...

python创建线程示例

复制代码 代码如下:import threadingfrom time import sleep def test_func(id):    for i i...

为python设置socket代理的方法

首先,你得下载SocksiPy这个.解压出来之后里面会有一个socks.py文件.然后你可以把这个文件复制到python安装目录里面的Lib\site-packages中.或者把这个文件...

Django Highcharts制作图表

Django Highcharts制作图表

在运维工作总很多数据最终的展现方式要用到图表,毕竟用图来展示要比一堆数字更直观些,比如利用率、站点的PV,UV等,大家千万不要觉得看到很多漂亮的图就感觉很难,其实真心不是,因为现在有很多...