opencv findcontours 数组排序规则

cv2.findcontours函数返回物体中心和长宽信息`cv2.findContours`是OpenCV库中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。

这个函数返回一个轮廓列表，每个轮廓都是点集。

然而，它本身并不直接提供物体的中心、长宽等信息。

如果你想找到轮廓的中心和长宽，你需要进一步处理。

例如，你可以使用以下步骤来找到轮廓的中心和宽高：1.**获取轮廓点集**:使用`cv2.findContours`获取轮廓点集。

2.**计算中心**:对于每个轮廓，可以通过计算所有点的平均位置来得到中心的坐标。

数学上，你可以使用以下公式：\(center_x=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i\)\(center_y=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}y_i\)其中\(N\)是点的数量，\(x_i\)和\(y_i\)是点的坐标。

3.**计算宽和高**:轮廓的宽度和高度可以通过计算最大和最小x/y坐标之间的差值得到。

例如：\(width=max(x)-min(x)\)\(height=max(y)-min(y)\)4.**应用到所有轮廓**:对每个轮廓重复上述步骤，以获取每个轮廓的宽度、高度和中心。

这里是一个Python代码示例，说明如何实现这一过程：```pythonimport cv2import numpy as np#读取图像并转为灰度图image=cv2.imread('your_image.png')gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#二值化图像（如果需要）_,binary=cv2.threshold(gray,127,255, cv2.THRESH_BINARY)#查找轮廓contours,_=cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#遍历每个轮廓并计算中心和宽高for contour in contours:#计算中心M=cv2.moments(contour)if M["m00"]!=0:cX=int(M["m10"]/M["m00"])cY=int(M["m01"]/M["m00"])else:cX,cY=0,0#计算宽度和高度（基于边界框）bbox=cv2.boundingRect(contour)width=bbox[2]height=bbox[3]print(f"Center:({cX},{cY}),Width:{width}, Height:{height}")```请注意，上述代码中，我们使用了图像的二值形式（如果存在）。

OpenCV Blob分析-基于FindContours联通区域分析本文是一个较完整的Blob分析思路解说，是用OpenCvSharp联合c#编写的。

思路如下：1、对图像进行二值化2、设定ROI3、腐蚀、膨胀（可选）4、边缘提取（有区分是否需填充孔洞）5、进行筛选看一组使用效果图1 原图图2 提取黑色对象图3 提取黑色对象并填充孔洞部分源代码解说：InputImage来着输入的要处理的图片。

gray_min、gray_max二值化的上下阈值1、对图像进行二值化（根据二值化的上下阈值来判定二值化方式）Mat binaryImage = new Mat(InputImage.Size(), MatType.CV_8UC1, Scalar.Black);if (gray_min != 0 && gray_max != 255){binaryImage = InputImage.Threshold(gray_min, 255, ThresholdTypes.Binary);Mat binaryImage2 = InputImage.Threshold(gray_max, 255, ThresholdTypes.BinaryInv);Mat binaryImage3 = new Mat(InputImage.Size(), MatType.CV_8UC1,Scalar.Black);binaryImage.CopyTo(binaryImage3, binaryImage2);binaryImage = binaryImage3.Clone();binaryImage2.Dispose();binaryImage3.Dispose();}else{if (gray_min == 0) binaryImage = InputImage.Threshold(gray_max, 255, ThresholdTypes.BinaryInv);if (gray_max == 255) binaryImage = InputImage.Threshold(gray_min, 255, ThresholdTypes.Binary);}Mat binaryImage1 = new Mat(InputImage.Size(), MatType.CV_8UC1, Scalar.Black);2、设定ROI（Mask就是ROI感兴趣区域）binaryImage.CopyTo(binaryImage1, Mask);3、腐蚀、膨胀（可选）if (erosion_dilation == "腐蚀"){Cv2.Erode(binaryImage1, binaryImage1, element);}else{Cv2.Dilate(binaryImage1, binaryImage1, element);}4、边缘提取（有区分是否需填充孔洞）if (fill_up_flag == true){Cv2.FindContours(binaryImage1, out contours, hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);}else{Cv2.FindContours(binaryImage1, out contours, hierarchy, omp, ContourApproximationModes.ApproxSimple);}5、进行筛选Mat uu = hierarchy.GetMat();// 筛选那些面积小的List<MyCenter> centers = new List<MyCenter>();List<RotatedRect> regions = new List<RotatedRect>();var detectorParams = new SimpleBlobDetector.Params{MinDistBetweenBlobs = 10, // 10 pixels between blobsMinRepeatability = 1,MinThreshold = 0,MaxThreshold = 128,ThresholdStep = 2,FilterByArea = area_bool,MinArea = area_min, // 10 pixels squaredMaxArea = area_max,//圆度FilterByCircularity = circularity_bool,MinCircularity = circularity_min,MaxCircularity = circularity_max,// 凸包形状分析 - 过滤凹包FilterByConvexity = false,//FilterByConvexity = true,MinConvexity = 0.001f,MaxConvexity = 10,FilterByInertia = false,//FilterByInertia = true,MinInertiaRatio = 0.001f,FilterByColor = false,//FilterByColor = true,BlobColor = 255 // to extract light blobs};MyCenter center;int j = 0;Vec4i value;Mat cnt = new Mat();foreach (Mat cnt0 in contours){value = uu.Get<Vec4i>(0, j);j++;//int i = hierarchy;// 根据轮廓面积进行筛选if (value[3] != -1){cnt = contours[value[3]];}else{cnt = cnt0;}center.confidence = 1;Moments moms = Cv2.Moments(cnt);if (detectorParams.FilterByArea) //斑点面积的限制{double area = moms.M00; //零阶矩即为二值图像的面积//如果面积超出了设定的范围，则不再考虑该斑点if (area < detectorParams.MinArea || area >= detectorParams.MaxArea)continue;}if (detectorParams.FilterByCircularity) //斑点圆度的限制{double area = moms.M00; //得到斑点的面积//计算斑点的周长double perimeter = Cv2.ArcLength(cnt, true);//由公式3得到斑点的圆度double ratio = 4 * Cv2.PI * area / (perimeter * perimeter);//如果圆度超出了设定的范围，则不再考虑该斑点if (ratio < detectorParams.MinCircularity || ratio >= detectorParams.MaxCircularity)continue;}if (detectorParams.FilterByInertia) //斑点惯性率的限制{//计算公式13中最右侧等式中的开根号的值double denominator = Math.Sqrt(Math.Pow(2 * moms.Mu11, 2) +Math.Pow(moms.Mu20 - moms.Mu02, 2));const double eps = 1e-2; //定义一个极小值double ratio;if (denominator > eps){//cosmin和sinmin用于计算图像协方差矩阵中较小的那个特征值λ2double cosmin = (moms.Mu20 - moms.Mu02) / denominator;double sinmin = 2 * moms.Mu11 / denominator;//cosmin和sinmin用于计算图像协方差矩阵中较大的那个特征值λ1double cosmax = -cosmin;double sinmax = -sinmin;//imin为λ2乘以零阶中心矩μ00double imin = 0.5 * (moms.Mu20 + moms.Mu02) - 0.5 * (moms.Mu20 - moms.Mu02) * cosmin - moms.Mu11 * sinmin;//imax为λ1乘以零阶中心矩μ00double imax = 0.5 * (moms.Mu20 + moms.Mu02) - 0.5 * (moms.Mu20 - moms.Mu02) * cosmax - moms.Mu11 * sinmax;ratio = imin / imax; //得到斑点的惯性率}else{ratio = 1; //直接设置为1，即为圆}//如果惯性率超出了设定的范围，则不再考虑该斑点if (ratio < detectorParams.MinInertiaRatio || ratio >= detectorParams.MaxInertiaRatio)continue;//斑点中心的权值定义为惯性率的平方center.confidence = ratio * ratio;}if (detectorParams.FilterByConvexity) //斑点凸度的限制{Mat hull = new Mat(); //定义凸壳变量//调用convexHull函数，得到该斑点的凸壳Cv2.ConvexHull(cnt, hull);//分别得到斑点和凸壳的面积，contourArea函数本质上也是求图像的零阶矩double area = Cv2.ContourArea(cnt);double hullArea = Cv2.ContourArea(hull);double ratio = area / hullArea; //公式5，计算斑点的凸度//如果凸度超出了设定的范围，则不再考虑该斑点if (ratio < detectorParams.MinConvexity || ratio >= detectorParams.MaxConvexity)continue;}//根据公式7，计算斑点的质心center.location = new Point2d(moms.M10 / moms.M00, moms.M01 / moms.M00);// 根据轮廓近似进行筛选，作用很小double epsilon = 0.001 * Cv2.ArcLength(cnt, true);Mat approx = new Mat();Cv2.ApproxPolyDP(cnt, approx, epsilon, true);// 根据最小矩形进行筛选，该矩形可能有方向RotatedRect rect = Cv2.MinAreaRect(approx);//int row = rect.BoundingRect().X;//int col = rect.BoundingRect().Y;if (width_bool){int width = rect.BoundingRect().Width;if (width < width_min || width > width_max) continue;}if (height_bool){int height = rect.BoundingRect().Height;if (height < height_min || height > height_max) continue;}//根据质心来判断颜色不合理，但是我觉得这个不合理就把它禁用了//if (detectorParams.FilterByColor) //斑点颜色的限制//{// //判断一下斑点的颜色是否正确// if (binaryImage.At(int) (cvRound(center.location.Y),cvRound(center.location.X)) != detectorParams.BlobColor)// continue;// }////compute blob radius//{// Mat dists; //定义距离队列// //遍历该斑点边界上的所有像素// for (size_t pointIdx = 0; pointIdx < contours[contourIdx].size(); pointIdx++)// {// Point2d pt = contours[contourIdx][pointIdx]; //得到边界像素坐标// //计算该点坐标与斑点中心的距离，并放入距离队列中// dists.push_back(norm(center.location - pt));// }// std::sort(dists.begin(), dists.end()); //距离队列排序// //计算斑点的半径，它等于距离队列中中间两个距离的平均值// center.radius = (dists[(dists.size() - 1) / 2] + dists[dists.size() / 2]) / 2.;//}centers.Add(center);outcontours.Add(cnt0);}。

cv2findcontours 原理CV2 FindContours原理CV2 FindContours是一种计算图像轮廓的函数，它是OpenCV库中的一个重要函数。

该函数可以帮助我们找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个列表中。

在本文中，我们将深入探讨CV2 FindContours的原理。

CV2 FindContours的原理是基于图像处理中的边缘检测算法。

边缘检测算法是一种用于检测图像中物体边缘的技术。

它可以通过检测图像中像素值的变化来确定物体的边缘。

在CV2 FindContours中，边缘检测算法被用来找到图像中的所有轮廓。

CV2 FindContours的工作原理可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理在使用CV2 FindContours之前，我们需要对图像进行预处理。

预处理的目的是为了使图像中的轮廓更加明显。

常见的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。

2. 边缘检测在预处理完成后，我们需要使用边缘检测算法来检测图像中的边缘。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

3. 轮廓查找在检测到图像中的边缘后，CV2 FindContours会根据边缘的像素点来查找轮廓。

它会将所有相邻的像素点组成一个轮廓，并将轮廓存储在一个列表中。

4. 轮廓绘制CV2 FindContours会将找到的轮廓绘制在原始图像上。

这样我们就可以看到图像中所有的轮廓了。

总结CV2 FindContours是一种非常重要的图像处理函数。

它可以帮助我们找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个列表中。

CV2 FindContours的原理是基于边缘检测算法，它可以通过检测图像中像素值的变化来确定物体的边缘。

在使用CV2 FindContours之前，我们需要对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波等。

最后，CV2 FindContours会将找到的轮廓绘制在原始图像上，以便我们更好地观察图像中的轮廓。

opencv drawcontours函数OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了各种图像处理和分析功能，包括图像读取、过滤、转换、处理、特征检测、物体识别等。

其中，drawcontours函数是OpenCV中常用的函数之一，主要用于绘制轮廓线。

drawcontours函数的代码格式如下：cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)参数说明：- image：输入图像，必须为8位或32位单通道图像。

- contours：轮廓线数组，由cv2.findContours函数得到。

- contourIdx：要绘制的轮廓线的索引，如果为负数则表示绘制所有轮廓线。

- color：轮廓线的颜色，可以为一个三元素的元组。

- thickness：轮廓线的宽度，如果为-1则表示填充轮廓。

- lineType：轮廓线的类型，可以选择线条类型，如CV_AA。

- hierarchy：轮廓的层次结构，由cv2.findContours函数得到。

- maxLevel：绘制的轮廓线的最大层级。

- offset：轮廓线的偏移量。

drawcontours函数可以绘制图像中的轮廓线，通常用于图像分割和物体检测。

轮廓线是指图像中黑色物体和白色背景的边缘线，可以通过cv2.findContours函数获取。

drawcontours函数可以将轮廓线绘制到输入图像的相应位置上，以便于后续的处理和分析。

在使用drawcontours函数时，需要注意以下几点：1.需要先确定轮廓线的坐标和轮廓线数组，在使用cv2.findContours函数时可以获取到。

2.需要确定绘制的轮廓线的颜色和宽度，可以通过设置color和thickness参数来实现。

opencv drawcontour 填充的算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中的drawContour函数可以用来绘制轮廓并进行填充。

填充算法是指在轮廓内部填充颜色或图案。

在本文中，我们将探讨OpenCV中drawContour填充的算法原理和实现方法。

在使用drawContour函数进行填充时，首先需要定义一个二维的图像矩阵，并用轮廓检测算法（如findContour函数）找到图像中的所有轮廓。

接下来，我们需要遍历每个轮廓，并使用fillPoly函数将轮廓内部的所有像素点进行填充。

fillPoly函数的参数包括图像矩阵、轮廓点集和填充颜色。

通过调用fillPoly函数，我们可以在轮廓内部绘制出填充效果。

除了使用单一颜色进行填充外，我们还可以通过设置复杂的填充图案来美化轮廓的显示效果。

在OpenCV中，我们可以创建一个填充图案矩阵，并通过调用实现填充方法来实现对轮廓的填充。

填充图案可以是简单的几何图案，如斜线、格子或点阵，也可以是复杂的纹理图案。

在实际应用中，填充算法不仅可以用于美化图像的显示效果，还可以在图像分割、目标检测等领域发挥重要作用。

通过对目标轮廓进行填充，我们可以更清晰地展示目标的形状和大小，从而提高图像处理的准确性和效率。

OpenCV中drawContour填充的算法是一个简单但重要的功能。

通过理解其原理和实现方法，我们可以更好地利用这一功能对图像进行处理和分析。

希望本文能对读者的学习和实践有所帮助，激发大家对计算机视觉技术的兴趣和热情。

【本篇文章共计800字】接下来我们来说说OpenCV drawContour填充的算法原理和实现细节，更深入地探讨这一功能的实现方式。

在OpenCV中，填充算法的实现过程涉及到图像的遍历和像素点的着色。

具体而言，我们需要遍历整个图像矩阵，并判断每个像素点是否在轮廓内部。

对于在轮廓内部的像素点，我们需要对其进行着色，填充颜色或图案。

c++ opencv findcontours 用法在使用C++的OpenCV库中，`findContours`函数可以用于从二值图像中检测轮廓。

它的基本用法如下：```cpp#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main() {// 加载图像Mat image = imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE); if(image.empty()) {return -1;}// 对图像进行二值化处理Mat binary;threshold(image, binary, 128, 255, THRESH_BINARY);// 寻找轮廓std::vector<std::vector<Point>> contours;std::vector<Vec4i> hierarchy;findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 绘制轮廓Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3);for(int i = 0; i < contours.size(); i++) {drawContours(drawing, contours, i, Scalar(0, 255, 0), 2,LINE_8, hierarchy, 0);}// 显示结果imshow("Contours", drawing);waitKey(0);return 0;}```在这个例子中，我们首先加载一幅灰度图像，然后使用`threshold`函数将其转换为二值图像。

接下来，`findContours`函数用于检测图像中的轮廓。

cv.findcontours函数的用法cv.findContours函数（在OpenCV的Python接口中为cv2.findContours）是用于从二值图像中提取轮廓的一个关键函数。

它能够识别并输出图像中的各个连通组件（白色像素集合），这些组件代表了图像中对象的边界。

以下是一个基本的函数签名和参数解释：pythoncontours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])1）image：输入图像，必须是二值图像（通常通过阈值操作得到，其中物体区域为白色，背景为黑色）。

2）mode：轮廓检索模式，可选参数包括：cv2.RETR_EXTERNAL：只检测最外层轮廓。

cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，不建立层次关系。

cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并且将它们组织成两层结构，上层为外边界，下层为内孔洞。

cv2.RETR_TREE：构建一个完整的层次结构，包含图像中的所有轮廓。

3）method：轮廓逼近方法，决定如何拟合边缘点以形成更平滑的轮廓曲线，可选参数包括：cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直或对角线上的连续点，仅保留拐点信息，节省存储空间。

cv2.CHAIN_APPROX_NONE：保存所有轮廓点。

cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin 链码近似算法。

4）hierarchy（可选输出）：返回一个包含轮廓层次信息的数组，对于每个轮廓，提供了其父级、子级、兄弟轮廓等信息。

5）offset（可选参数）：如果需要，可以添加一个偏移量来移动轮廓点。

示例用法：pythonimport cv2//加载或处理图像到binary_imagebinary_image = cv2.imread('path_to_your_image', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)binary_image = cv2.threshold(binary_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)//提取轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)//现在你可以用提取出的contours进行进一步的操作，例如绘制轮廓等请注意，不同版本的OpenCV可能在函数调用上有细微差别，尤其是在是否需要预先复制图像以便函数修改原图还是直接读取等方面。

opencv findcontours用法opencv是一个广泛使用的计算机视觉库,它可以帮助开发人员创建高质量的图像和视频处理应用程序。

其中,findContours函数是opencv中的一个常用函数,用于查找图像中的复杂图形轮廓。

以下是使用opencv findContours函数查找图像中的轮廓的一般步骤:1. 导入所需的库并设置环境变量首先,需要导入opencv库并设置环境变量,以便可以使用opencv findContours函数。

可以使用以下命令:```#include <opencv2/opencv.hpp>```2. 创建输入文件接下来,需要创建一个输入文件,用于存储要查找轮廓的图像数据。

可以使用以下命令:```#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/videoio/videoio.hpp>int main(int argc, char** argv) {// Create input filecv::Mat inputImage = cv::imreadimread("inputImage.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// Create output filecv::Mat outputImage = cv::Mat(inputImage.rows, inputImage.cols, CV_8UC3);cv::imwrite("contours.jpg", outputImage);return 0;}```在上面的示例中,我们使用了cv::imreadimread函数来读取图像文件,并使用cv::imwrite函数来创建输出文件。

opencvfindcontours用法
OpenCV的findContours(函数用于检测一幅图像中的轮廓，它可以返
回检测到的多个轮廓，可以将检测到的轮廓连接在一起。

它可以为图像的
边界找到角点和曲线，可以计算轮廓的周长，计算轮廓的面积，识别和分
类形状等。

findContours(函数的基本用法如下：
findContours(image, mode, method[, contour[, hierarchy[, offset]]]);
其中，image是一个可以检测轮廓的输入图像；mode是可以检测的模式，有以下几种：
CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围的轮廓；
CV_RETR_LIST检测所有轮廓，并且放在list中；
CV_RETR_CCOMP检测所有轮廓，并将其组织为两层结构，其中外围的
轮廓是第一层，里面的轮廓是第二层；
CV_RETR_TREE检测所有轮廓，并将其组织为轮廓之间的关系树结构；
method参数是轮廓点的排序方式，有以下几种：
CV_CHAIN_APPROX_NONE所有的轮廓点都被收集到contours向量中；
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留轮廓的端点和拐点，把所有的其他
点都忽略掉；
contour参数是一个向量，储存检测到的所有轮廓；
hierarchy参数同样是一个向量，储存每条轮廓的相关信息，一般包括前驱，后继，内部和外部轮廓的索引；
offset参数是一个偏移量，可以用来更改检测结果的位置。

使用findContours(函数，只需要指定上述参数，就可以检测出图片中的轮廓。

opencv提取圆形findcontours（原创实用版）目录1.OpenCV 简介2.提取圆形的基本方法3.使用 findcontours 函数寻找轮廓4.实例：使用 OpenCV 提取圆形正文1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 用 C++编写，支持多种编程语言，如 Python、Java 等。

在计算机视觉领域，OpenCV 被广泛应用于人脸识别、物体跟踪、图像识别等任务。

2.提取圆形的基本方法在 OpenCV 中，提取圆形的基本方法是使用轮廓提取和轮廓分析。

轮廓是指图像中物体边缘的集合，它可以用一组点或线段表示。

在 OpenCV 中，轮廓通常用 cv2.MAT（多维数组）表示。

3.使用 findcontours 函数寻找轮廓findcontours 函数是 OpenCV 中用于提取轮廓的常用函数。

它的基本思想是对图像进行二值化处理，然后通过形态学操作（如开运算、闭运算）得到轮廓。

findcontours 函数的语法如下：```pythoncv2.findContours(image, mode, contours)```其中，参数 image 表示输入的图像，mode 表示轮廓提取模式（如cv2.RETR_EXTERNAL 表示提取外部轮廓，cv2.RETR_INTERNAL 表示提取内部轮廓），contours 表示输出的轮廓结果。

4.实例：使用 OpenCV 提取圆形下面是一个使用 OpenCV 提取圆形的实例。

在这个例子中，我们将使用 findcontours 函数提取图像中的圆形轮廓。

```pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("circle.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 对图像进行二值化处理_, thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)# 使用 findcontours 函数提取轮廓contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在原始图像上绘制轮廓result = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)for contour in contours:cv2.drawContours(result, [contour], -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果cv2.imshow("Result", result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```在这个例子中，我们首先读取一个包含圆形的图像，并将其转换为灰度图像。

OpenCVfindContours函数参数详解OpenCV中通过使⽤findContours函数，简单⼏个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很⽅便。

这些准备继续探讨⼀下findContours⽅法中各参数的含义及⽤法，⽐如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours⾥边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么⿁？Point()有什么⽤？先从findContours函数原型看起：1 findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,2 OutputArray hierarchy, int mode,3int method, Point offset=Point());第⼀个参数：image，单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常⽤的是⼆值图像，⼀般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算⼦处理过的⼆值图像；第⼆个参数：contours，定义为“vector<vector<Point>> contours”，是⼀个向量，并且是⼀个双重向量，向量内每个元素保存了⼀组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每⼀组Point点集就是⼀个轮廓。

有多少轮廓，向量contours就有多少元素。

第三个参数：hierarchy，定义为“vector<Vec4i> hierarchy”，先来看⼀下Vec4i的定义：typedef Vec<int, 4> Vec4i;Vec4i是Vec<int,4>的别名，定义了⼀个“向量内每⼀个元素包含了4个int型变量”的向量。

所以从定义上看，hierarchy也是⼀个向量，向量内每个元素保存了⼀个包含4个int整型的数组。

向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是⼀⼀对应的，向量的容量相同。

hierarchy向量内每⼀个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表⽰第i个轮廓的后⼀个轮廓、前⼀个轮廓、⽗轮廓、内嵌轮廓的索引编号。

opencv findcontours原理
OpenCV是一个常用的开源计算机视觉库，其中的findContours函数是该库中常用的一个函数之一。

该函数的作用是在输入的二值图像中检
测出所有的轮廓，并得到它们的数量、形状等信息。

下面，我们将分
步骤介绍该函数的原理。

1. 输入二值图像
findContours函数的第一个参数是输入的二值图像，即只有黑白两种
颜色的图像。

对于彩色图像，需要先进行色彩空间转换和阈值处理，
将其转换为二值图像。

2. 寻找轮廓
在输入的二值图像中，使用轮廓查找算法寻找所有的轮廓。

该算法的
基本思路是在图像中搜索连通区域，并将这个连通区域视为一个轮廓。

具体实现中，可以使用边缘检测算法、二值化算法等方法。

3. 轮廓的表示
在OpenCV中，每个轮廓都是由一系列的点组成。

这些点按照从左到右、从上到下的顺序排列，即按照逆时针方向排列。

对于每个轮廓，OpenCV还会计算其面积、周长、重心等属性。

4. 输出轮廓
找到轮廓后，findContours函数会将所有轮廓按照大小排序，将最大
的轮廓作为第一个轮廓。

函数会返回轮廓数量和每个轮廓的属性信息。

总体来说，findContours函数的原理比较简单，但是在实际应用中，
需要结合其他算法和工具进行进一步处理，以实现更复杂的计算机视
觉任务。

OpenCV findContours用法简介在计算机视觉和图像处理中，边缘检测是一个重要的任务。

OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉算法。

其中一个最基本的边缘检测算法就是findContours函数。

findContours函数可以帮助我们找到图像中的所有轮廓。

轮廓是由一系列连续的点组成的曲线，它们代表了图像中不同物体的边界。

通过找到轮廓，我们可以实现很多图像处理和计算机视觉任务，比如对象检测、对象跟踪、形状识别等。

在本文中，我们将深入介绍OpenCV中findContours函数的用法。

我们将讨论它的参数、返回值以及一些实际应用场景。

findContours函数的语法OpenCV的findContours函数有几种不同的语法。

这里我们将介绍其中一种常用的语法：contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierar chy[, offset]]])参数解释：•image: 需要进行边缘检测的输入图像。

这个图像应该是一个灰度图像，因为边缘检测算法通常只能在灰度图像上操作。

•mode: 轮廓检索模式。

有几种不同的模式可以选择，最常用的是cv2.RETR_EXTERNAL（只检测外部轮廓）和cv2.RETR_LIST（检测所有轮廓）。

•method: 轮廓近似方法。

有几种不同的方法可以选择，最常用的是cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE（压缩水平的、垂直的和斜的部分，只保留端点）和cv2.CHAIN_APPROX_NONE（保留所有的坐标点）。

•contours(可选): 返回的轮廓。

这是一个包含所有轮廓的列表。

•hierarchy(可选): 轮廓关系。

这是一个包含每个轮廓的父子关系的列表。

•offset(可选): 轮廓的偏移量。

findContours函数的返回值findContours函数的返回值包括两个部分：轮廓和轮廓关系。

python findcontours 参数在OpenCV库中，findContours是一个非常重要的函数，用于检测二值图像中的轮廓。

它接收几个参数，并根据这些参数来寻找和表示图像中的轮廓。

以下是findContours函数及其参数的详细解释，确保满足500字以上的要求。

findContours函数的基本格式如下：cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])1.image：这是输入图像，通常是一个二值图像，其中较高的像素值表示我们感兴趣的对象，而较低的像素值则表示背景。

在传递给findContours之前，图像通常会通过阈值处理或Canny边缘检测进行预处理。

2.mode：轮廓检索模式。

它指定了如何从二值图像中检索轮廓。

OpenCV提供了几种模式，如cv2.RETR_EXTERNAL（只检索最外层的轮廓）、cv2.RETR_LIST（检索所有轮廓并将其存储为列表）、cv2.RETR_CCOMP（检索所有轮廓并存储为两层嵌套的列表，表示轮廓之间的层次关系）等。

3.method：轮廓近似方法。

它决定了如何存储轮廓的形状。

例如，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE仅存储轮廓的端点，这对于压缩轮廓信息非常有用，特别是在处理大量数据时。

其他选项包括cv2.CHAIN_APPROX_NONE，它存储轮廓上的所有点。

4.contours：这是一个输出参数，用于存储检测到的轮廓。

每个轮廓都是一个点集，表示图像中的一个连续区域。

5.hierarchy：这也是一个输出参数，用于存储有关轮廓之间关系的信息。

对于每个检测到的轮廓，它都提供了一个包含四个元素的数组：[Next, Previous, First Child, Parent]，这些元素表示轮廓之间的层次关系。

但是，请注意，如果在mode参数中选择了不创建层次结构的选项（如cv2.RETR_EXTERNAL或cv2.RETR_LIST），则此参数将为空。

opencv的drawContours()函数的主要作用是在图像上绘制轮廓。

这个函数的运作基于两个主要的步骤：首先，使用轮廓检测算法（如findContours）获取图像中的轮廓信息；然后，根据获取到的轮廓数据在图像上实际绘制出轮廓。

为了具体说明，我们可以参考drawContours()函数的原型和参数。

C++版本的原型如下：```cppvoid cv::drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar &color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, InputArray hierarchy = noArray(), int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point())```其中，各参数的含义和用法如下：- `image`：输入输出图像，即在该图像上绘制轮廓。

- `contours`：轮廓数组，通常是由findContours等函数得到的。

- `contourIdx`：要绘制的轮廓的索引。

如果设置为-1，则绘制所有轮廓。

- `color`：轮廓的颜色。

例如(255,0,0)表示蓝色。

- `thickness`：轮廓线的粗细。

默认值为1。

- `lineType`：线条类型。

默认值为LINE_8。

- `hierarchy`：轮廓层次结构。

这通常用于处理重叠轮廓的情况。

- `maxLevel`：绘制的最大等级。

默认值为INT_MAX，表示绘制所有等级的轮廓。

- `offset`：绘制时的偏移量。

默认值为Point()，表示偏移量为(0,0)。

cvstartfindcontours_impl参数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机视觉领域，cvstartfindcontours_impl参数被广泛应用于边缘检测和对象识别任务中。

该参数是OpenCV库中cvFindContours()函数的一个重要参数，用于指定边缘检测算法的参数设置。

边缘检测是图像处理中的一项基础任务，它的目标是通过寻找图像中不连续的像素值边界，来获取目标对象的轮廓。

而cvstartfindcontours_impl参数的作用就是对这个过程进行控制和调节，以提高边缘检测的准确性和效率。

cvstartfindcontours_impl参数可以用来调整边缘检测算法的灵敏度，从而适应不同类型的图像和目标对象。

通过设置合适的参数值，我们可以在满足实际应用需求的同时，尽可能地减少边缘检测中的噪声干扰和漏检现象。

这个参数的应用领域非常广泛。

例如，在工业产品质检中，可以利用cvstartfindcontours_impl参数来提取产品的外轮廓，并进一步判断是否存在缺陷或不良现象。

在医学影像处理中，cvstartfindcontours_impl参数可以用于检测病变区域的边缘，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。

总之，cvstartfindcontours_impl参数在计算机视觉领域具有重要的意义和应用价值。

它通过调节边缘检测算法的参数，可以提高边缘检测的准确性和稳定性，为后续的图像处理任务提供可靠的基础。

随着计算机视觉技术的不断发展和进步，我们相信cvstartfindcontours_impl参数将会有更多的优化和改进空间，并在更多应用场景中发挥重要作用。

1.2文章结构文章结构部分的内容：在本文中，我们将探讨cvstartfindcontours_impl参数的作用及其重要性。

首先，我们将简要介绍背景知识，以便读者了解该参数的应用背景。

接下来，我们将详细讨论cvstartfindcontours_impl参数在图像处理中的作用及其具体功能。

Python 开发：OpenCV 版本差异所引发的cv2.findContours （）函数传参问题⼀、问题如下： cv2.findContours()这个⽅法是⽤来找出轮廓值的： 但是在运⾏时，我所使⽤的opencv-python4.1.0.25则报错： 错误信息： ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 值错误:没有⾜够的值解包(应为3，得到2)⼆、问题解决： 1、降级（或升级）OpenCV： 我在python中安装的第三⽅库是OpenCV4.1.0.25，所以这⾥要降级处理： 使⽤pip将版本降为3.4.3.18。

降级之后，PyCharm中可以看到现在的版本号：# cv2.findContours 找出轮廓值，cv2.RETR_EXTERNAL 表⽰图像的外轮廓binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)pip3 install opencv-python==3.4.3.18 （如果是OpenCV2则要升级到OpenCV3） 2、解析差异： OpenCV2和OpenCV4中： findContours这个轮廓提取函数会返回两个值： ①轮廓的点集(contours) ②各层轮廓的索引(hierarchy) OpenCV3中： 则会返回三个值： ①处理的图像(image) ②轮廓的点集(contours) ③各层轮廓的索引(hierarchy)三、cv2.findContours()相关： 1、参数： ①第⼀个参数： ②第⼆个参数表⽰轮廓的检索模式，有四种： ③第三个参数method为轮廓的近似办法：寻找轮廓的图像cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建⽴等级关系cv2.RETR_CCOMP建⽴两个等级的轮廓，上⾯的⼀层为外边界，⾥⾯的⼀层为内孔的边界信息cv2.RETR_TREE建⽴⼀个等级树结构的轮廓cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩⽔平⽅向，垂直⽅向，对⾓线⽅向的元素，只保留该⽅向的终点坐标(矩形只需四顶点)cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1使⽤teh-Chinl chain 近似算法CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOScv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1。

findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。

它的基本原理是遍历二值图像中的每个像素，并根据其值（通常是0或255）来确定轮廓。

具体来说，它会查找所有与前景像素相连的像素，并将它们标记为轮廓像素。

重写findContours函数的原理是理解这个过程并手动实现它。

以下是一个简单的步骤概述：
1.遍历图像：从图像的左上角开始，遍历每个像素。

2.检查像素值：对于每个像素，检查其值是否等于前景像素（通常是255）。

如果是
前景像素，则继续查找与它相连的像素。

3.查找相连的像素：对于当前像素，查找其周围的像素。

如果周围的像素也是前景像
素，则将它们标记为轮廓像素。

这可以通过检查当前像素的上下左右四个相邻像素来实现。

4.标记轮廓像素：一旦找到一个轮廓像素，将其标记为轮廓像素，并将其添加到一个
列表中。

5.继续遍历：继续遍历图像中的其他像素，直到所有像素都被检查过。

6.返回轮廓列表：最后，返回包含所有轮廓像素的列表。

这个过程可以通过递归或迭代的方式实现，具体取决于编程语言和实现方式。

需要注意的是，这个过程可能会比较耗时，尤其是在处理大图像时。

因此，在实际应用
中，通常会使用OpenCV的findContours函数，因为它已经进行了优化，并且具有
更好的性能和可靠性。