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), 
     
    
  
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/109365938