python边缘检测

二值化，轮廓检测，去掉小框，

      import cv2
      import numpy as np
      img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED))
      # threshold 函数对图像进行二化值处理，由于处理后图像对原图像有所变化，因此img.copy()生成新的图像，cv2.THRESH_BINARY是二化值
      ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY), 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
      # findContours函数查找图像里的图形轮廓
      # 函数参数thresh是图像对象
      # 层次类型，参数cv2.RETR_EXTERNAL是获取最外层轮廓，cv2.RETR_TREE是获取轮廓的整体结构
      # 轮廓逼近方法
      # 输出的返回值，image是原图像、contours是图像的轮廓、hier是层次类型
      image, contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
      for c in contours:
      # 轮廓绘制方法一
      # boundingRect函数计算边框值，x，y是坐标值，w，h是矩形的宽和高
       x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
      # 在img图像画出矩形，(x, y), (x + w, y + h)是矩形坐标，(0, 255, 0)设置通道颜色，2是设置线条粗度
       cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0),
  
 

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