我使用自适应阈值技术来创建如下图片： 我使用的代码是： image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 45, 0) 然后,我使用此代码来获取轮廓： cnt = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]
我的简单python代码是这样的 import cv2 img=cv2.imread('Materials/shapes.png') blur=cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) gray=cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) returns,thresh=cv2.threshold(gray,80,255,cv2.THRESH_BINARY) ret,contours,hierachy=cv2.findContou
这是matlab的原始代码： % Calculate each separated object area cDist=regionprops(bwImg, 'Area'); cDist=[cDist.Area]; % Label each object [bwImgLabeled, ~]=bwlabel(bwImg); % Calculate min and max object size based on assumptions on
我正在尝试使用OpenCV和Python来检测来自Raspberry Pi相机的实时视频输入中的方块.但是,下面的代码中的cv2.GaussianBlur和cv2.Canny函数导致以下错误：“TypeError：numpy.ndarray’对象不可调用”. 我似乎无法解决错误.任何帮助表示赞赏. 代码取自https://www.pyimagesearch.com/2015
我正在从cv2.findContours打印轮廓.它打印出类似这样的东西： [[370 269]]我想要的是获得370并将其存储到变量中. import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: _, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
我正在使用openCV和python从图像中提取轮廓.现在我需要将这些轮廓路径(列表)导出为svg路径.我怎样才能做到这一点？ 码： ret,thresh = cv2.threshold(imgray,27,25,0) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL , cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1) print(type(con
对于直接使用OpenCV的C开发人员来说,这一点很简单.然而我正在使用的是Emgu(.NET的OpenCV包装器),在最新版本中,我们有方法CvInvoke.FindContours返回void,输出结果通过参数引用传递,并且类型为VectorOfVectorOfPoint. 这是一个简单的电话： //outputResult is a VectorOfVectorOfPoi
我想找到一个图像的轮廓然后画出它的凸包.我正在做的是加载图像,阈值,找到它的轮廓,然后绘制凸包. gray = cv2.imread(test_paths[i], 0) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL
