# coding: utf-8
# !/usr/bin/python
"""@file : opencv中的輪廓.py
@author : jiaming
@modify time: 2020/2/4 12:02
@contact :
@version : 1.0
@desciption : opencv 中的輪廓
理解什麼是輪廓，學習找輪廓，繪製輪廓
cv2.findcontours(), cv2.drawcontours()
影象、輪廓、輪廓的層析結構=cv2.findcontours（輸入影象、輪廓檢索模式、輪廓近似方法）
cv2.drawcontours(原始影象、輪廓（列表）、索引（-1: 繪製所有輪廓）)
"""import os
import sys
import numpy as np
import cv2
import pprint
from matplotlib import pyplot as plt
rawpath = os.path.abspath(__file__)
currentfile = os.path.basename(sys.ar**[0]
)datapath = rawpath[
:rawpath.find(currentfile)
]+ r'static\\'
"""
輪廓可以簡單認為成將連續的點連在一起的曲線，具有相同的顏色或者灰度，輪廓在形狀分析和物體的檢測和識別
中很有用。
為了更加準確，要使用二值化影象。在尋找輪廓之前，要進行閾值化處理或者 canny 邊界檢測。
查詢輪廓的函式會修改原始影象。如果你在找到輪廓之後還想使用原始影象，你應該將原始影象儲存到其他變數中。
在 opencv 中，查詢輪廓就像在黑色背景中找白色物體。
"""im = cv2.imread(datapath +
'j.png'
)imgray = cv2.cvtcolor(im, cv2.color_bgr2gray)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray,
200,
255, cv2.thresh_binary_inv)
cv2.imshow(
'img1'
, thresh)
contours, hierarchy = cv2.findcontours(
# 以上設定是較為通用的用法，後面會講到一些具體的設定引數
# 這一步會把thresh變為輪廓圖，即與img相同;然而不斷試驗並沒發現thresh發生任何變化
# bgr
cv2.drawcontours(im, contours,-1
,(0,
0,255),1
)# 這一步會把輪廓線畫在im中
cv2.imshow(
'img'
, im)
cv2.waitkey(0)
print
(len
(contours)
)# 4 個輪廓
cv2小記 輪廓特徵
coding utf 8 usr bin python file 輪廓特徵.py author jiaming modify time 2020 2 4 12 49 contact version 1.0 desciption 查詢輪廓的不同特徵，例如面積，周長，重心，邊界框。import os i...
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