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OpenCV-python轮廓提取与模板匹配(csdn)————程序.pdf
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2021-12-03
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OpenCV-python轮廓提取与模板匹配(csdn)————程序
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算子
'''contours:轮廓信息 hierarchy:层级信息'''
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE,
cv.CHAIN_APPROX_NONE)
# 这里的第二个参数不是第一是一个集合 所以不用中括号
# -1 就是所有轮廓都画 BGR 什么颜色的笔
res = cv.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 面积
print(cv.contourArea(cnt))
# 周长
print(cv.arcLength(cnt, True)) # 闭合
# 指定一个对比的值一般都是周长的 0.几倍做比较
epsilon = 0.1 * cv.arcLength(cnt1, True)
# 轮廓和指定的值比较 小于阈值就近似直线,大于的话就二分直到小于
approx = cv.approxPolyDP(cnt1, epsilon, True)
# 用处可能没有特别的大
# 轮廓可以做好多东西 比如外接矩形、圆形等
# 外接矩形
x, y, w, h = cv.boundingRect(cnt1) # 知道了四个坐标点
res = cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
水平的图像右侧减去左侧 白到黑就是正数,黑道白就是负数被截断了 所以要
abs 取绝对值
sobelX = cv.Sobel(img, cv.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobelX = cv.convertScaleAbs(sobelX)
showbao.cv_show("sobelX", sobelX)
# 竖直的图像下面减去上面 白到黑就是正数,黑道白就是负数被截断了 所以
要 abs 取绝对值
sobelY = cv.Sobel(img, cv.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sobelY = cv.convertScaleAbs(sobelY)
showbao.cv_show("sobelX", sobelY)
# 相加
sobelXY = cv.addWeighted(sobelX, 1, sobelY, 1, 0)
# sobel 算子捕捉的信息没有 scharr 那么多
sobelX = cv.convertScaleAbs(cv.Sobel(img, cv.CV_64F, 1, 0, ksize=3))
sobelY = cv.convertScaleAbs(cv.Sobel(img, cv.CV_64F, 0, 1, ksize=3))
sobelXY = cv.addWeighted(sobelX, 1, sobelY, 1, 0)
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