史上最简单&最全&最基础&入门到精通的opencv图像处理 第十九课:图像近似
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了史上最简单&最全&最基础&入门到精通的opencv图像处理 第十九课:图像近似相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、代码部分
代码如下(示例):
#图像近似
import cv2 #opencv BGR
import matplotlib.pyplot as plt #包导入
import numpy as np
def cv_show(img,name):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
img = cv2.imread('C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2)#图像轮廓
cv_show(res,'res')
epsilon = 0.05*cv2.arcLength(cnt,True)#周长的0.15倍
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)#近似函数
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)#近似之后再进行图像轮廓提取
cv_show(res,'res')
img = cv2.imread('C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')
area = cv2.contourArea(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w * h
extent = float(area) / rect_area
print ('轮廓面积与边界矩形比',extent)
(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')
二、运行结果
总结
完成图像的近似
以上是关于史上最简单&最全&最基础&入门到精通的opencv图像处理 第十九课:图像近似的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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