python 寻找轮廓拐点并切分轮廓的函数

Python基于opencv的简单图像轮廓形状识别（全⽹最简单最少代码）可以直接跳到最后整体代码看⼀看是不是很少的代码思路：1. 数据的整合2. 图⽚的灰度转化3. 图⽚的⼆值转化4. 图⽚的轮廓识别5. 得到图⽚的顶点数6. 依据顶点数判断图像形状⼀、原数据的展⽰图⽚⽂件共36个⽂件夹，每个⽂件夹有100张图⽚，共3600张图⽚。

每⼀个⽂件夹⾥都有形同此类的图形⼆、数据的整合对于多个⽂件夹，分析起来很不⽅便，所有决定将其都放在⼀个⽂件夹下进⾏分析，在python中具体实现如下：本次需要的包import cv2import osfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa=os.listdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\OpenCVProofSet')#循环读取每个⼦⽂件夹for i in range(len(a)):b=os.listdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\OpenCVProofSet\\'+a[i])#读取每个⼦⽂件下的图⽚⽂件for j in range(len(b)):c=Image.open('C:\\Users\\dell\\Desktop\\OpenCVProofSet\\'+a[i]+'\\'+b[j])#循环读取每个图⽚⽂件c.save('C:\\Users\\dell\\Desktop\\cleardata\\'+str(i)+'_'+str(j)+'.png')#以⽂件夹序号和图⽚序号为名保存在⼀个兴建⽂件夹下结果如下：三、图⽚轮廓的确定3.1图⽚的灰度处理以下以⼀张图⽚为例⼦作为说明对于灰度的处理，选择使⽤opencv的cv2.cvtColor函数，代码⽰例如下：d=os.listdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\cleardata\\')#⽂件路径e=cv2.imread('C:\\Users\\dell\\Desktop\\cleardata\\'+d[5])#以矩阵的形式图⽚读⼊plt.imshow(e)#画出⽰例图进⾏灰度的转化：g=cv2.cvtColor(e,cv2.COLOR_BGR2GRAY)##灰度转化3.2图⽚的⼆值转化对于图⽚的⼆值转化这⾥选⽤cv2.threshold函数，代码⽰例如下：r,b=cv2.threshold(g,0,255,cv2.THRESH_OTSU)#⼆值转化，⼤于0的像素统⼀设置为255，⼩于等于0的统⼀设置为0上述代码的第⼀个参数为灰度图形，第⼆个参数是阈值，即⼤于0的像素点转化为255，然后选⽤的THRESH_OTSU⽅法，具体说明如下：通常情况，我们⼀般不知道设定怎样的阈值thresh才能得到⽐较好的⼆值化效果，只能去试。

kmeans算法评价指标python k-means算法是一种常用的聚类算法，对于数据集的分组具有较好的效果。

在k-means聚类中，用户需要提前指定要聚类的簇数k，算法会根据数据集中的样本特征将其分配到不同的簇中。

评价聚类算法的好坏，需要借助一些指标来进行量化评估。

本文将介绍一些常用的k-means算法评价指标，以及如何在Python中使用这些指标。

常用的k-means算法评价指标主要包括SSE（Sum of Squared Errors）、轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数（Calinski-Harabasz Index）和戴维森-弗尔德曼指数（Davies-Bouldin Index）。

1. SSE（Sum of Squared Errors）SSE是k-means算法最常用的评价指标之一，用于评估聚类结果的紧密程度。

SSE可以计算各个样本到其所属簇的质心的欧氏距离之和。

SSE越小，表示聚类结果越紧密。

在Python中，使用sklearn库的KMeans类可以方便地得到SSE 的值。

首先，引入必要的库：```pythonfrom sklearn.cluster import KMeans```然后，使用KMeans类的fit方法进行聚类：```pythonkmeans = KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(data)```最后，在聚类完成后，可以通过kmeans类的inertia_属性获取SSE的值：```pythonsse = kmeans.inertia_print("SSE:", sse)```对于多个不同的k值，可以通过可视化SSE与k值的关系来选择最佳的聚类数。

可以使用matplotlib库来实现：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#设置不同的k值k_values = range(2, 10)sse_values = []#计算每个k值对应的SSEfor k in k_values:kmeans = KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(data)sse = kmeans.inertia_sse_values.append(sse)#绘制SSE和k值的图像plt.plot(k_values, sse_values, 'bo-')plt.xlabel('k')plt.ylabel('SSE')plt.title('SSE vs. k')plt.show()```通过观察SSE和k值的关系图，可以选择SSE值出现拐点的k作为最佳的聚类数。

主动轮廓算法 python主动轮廓算法是一种常用于图像分割的算法，它能够自动地将图像中的目标对象轮廓提取出来。

这一算法能够在医疗影像、自动驾驶等领域有着很广泛的应用。

本文将介绍如何在 Python 中使用主动轮廓算法实现图像分割。

第一步：导入相应的库在 Python 中，要使用主动轮廓算法，我们需要导入 numpy 和skimage 中的相应模块。

具体代码如下：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import data, img_as_floatfrom skimage.segmentation import active_contour```第二步：读取图像要对图像进行分割，我们首先需要读取图像。

这里我们使用skimage 库自带的一张图像，具体代码如下：```pythonimage = img_as_float(data.camera())```第三步：生成初始轮廓接下来，我们需要生成初始的轮廓。

我们可以使用一些预定义的方法生成初始轮廓，如圆形、矩形等。

下面是生成圆形轮廓的代码。

```pythons = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)x = 220 + 100*np.cos(s)y = 100 + 100*np.sin(s)init = np.array([x, y]).T```第四步：运行主动轮廓算法有了初始轮廓，我们就可以运行主动轮廓算法了。

在这里，我们可以设置循环的次数、阿尔法值以及 beta 值等参数。

代码如下：```pythonsnake = active_contour(gaussian(image, 3),init, alpha=0.015, beta=10,gamma=0.001)```这里的 gaussian 用于对图像进行高斯滤波以平滑图像。

pythongeometry用法Python中的geometry模块是用于处理几何图形的工具。

它提供了各种函数和类来计算和操作几何图形，包括点、线、圆、多边形等。

本文将介绍geometry模块中常用的函数和类的用法。

1. Point（点）Point类代表了一个平面上的点，可以通过坐标或者其他点来创建。

可以使用下面的语法创建一个点：```pythonfrom geometry import Pointp1 = Point(2, 3) # 创建一个坐标为(2, 3)的点p2 = Point.from_point(p1) # 通过另一个点来创建```可以通过访问Point对象的属性来获取坐标：```pythonx=p1.x#获取x坐标y=p1.y#获取y坐标```2. Line（线）Line类代表了一个直线或线段，可以通过两个点来创建。

可以使用下面的语法创建一条线：```pythonfrom geometry import Linep1 = Point(2, 3)p2 = Point(5, 7)line = Line(p1, p2) # 创建一个直线，通过两个点来定义```可以使用Line对象的一些方法来进行一些计算操作：```pythonlength = line.length( # 计算线的长度midpoint = line.midpoint( # 计算线的中点```3. Circle（圆）Circle类代表了一个圆，可以通过中心点和半径来创建。

可以使用下面的语法创建一个圆：```pythonfrom geometry import Circlecenter = Point(2, 3)radius = 5circle = Circle(center, radius) # 创建一个圆```可以使用Circle对象的一些方法来进行一些计算操作：```pythonarea = circle.area( # 计算圆的面积circumference = circle.circumference( # 计算圆的周长```4. Polygon（多边形）Polygon类代表了一个多边形，可以通过多个点来创建。

python findpeaks函数详细用法-回复关于Python中的`findpeaks`函数，以下是一步一步回答的详细用法的文章。

# Python中的`findpeaks`函数详细用法引言在数据分析和信号处理中，找到峰值点是一项常见任务。

Python中有许多库和函数可以帮助我们完成这个任务，其中一个非常有用的函数是`findpeaks`。

`findpeaks`函数可以帮助我们在一维数据中找到峰值点，并返回它们的位置和相关参数。

在本文中，我们将一步一步地介绍这个函数的详细用法。

准备工作为了使用`findpeaks`函数，我们首先需要安装并导入相应的库。

这个函数通常可以在`scipy`库的`signal`模块中找到。

可以使用以下命令安装`scipy`库：pythonpip install scipy要导入这个库和函数，可以使用以下代码：pythonfrom scipy.signal import find_peaks使用`findpeaks`函数一旦我们安装并导入了所需的库，我们就可以开始使用`findpeaks`函数来查找峰值点了。

这个函数有许多可调整的参数，我们将逐个介绍它们。

# 单一峰值首先，让我们讨论如何在数据中找到单一峰值。

`findpeaks`函数的最基本的用法是将一维数据作为输入，然后返回峰值点的位置。

以下是一个使用单一峰值数据的示例：pythonimport numpy as npfrom scipy.signal import find_peaks# 生成数据x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# 查找峰值peaks, _ = find_peaks(y)# 输出峰值的位置print(peaks)在这个例子中，我们使用`numpy`库生成了一个包含单一峰值的正弦波数据。

然后，我们通过调用`find_peaks`函数并传入数据`y`来找到峰值点。

cv2findcontours 原理
cv2.findContours
cv2.findContours 是一个根据图像的边界去查找轮廓（contours）的函数。

函数cv2.findContours 接受三个参数：
第一个参数是需要查找轮廓的原图像
第二个参数是轮廓的检索模式，它决定了如何去查找
第三个参数是轮廓的近似方法，它决定哪些点被检测出来
cv2.findContours 返回两个值：
第一个是一个Python 列表，包含找到的所有轮廓，每个轮廓用一个NumPy 数组表示；
第二个值则是一个层次结构，表示图像中的轮廓嵌套关系。

cv2.findContours 原理是：将原图进行边缘检测，获取边缘点；然后将点根据设定的规则归纳为轮廓，归纳过程中会对轮廓进行筛选（根据面积、长度等来确定是否是有效轮廓）和拟合凸多边形；通过凸多边形拟合参数拟合的轮廓点是计算更加准确的。

pythonopencv找出图像中的最⼤轮廓并填充（⽣成mask）本⽂主要介绍了python opencv 找出图像中的最⼤轮廓并填充，分享给⼤家，具体如下：import cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom joblib import Parallelfrom joblib import delayed# Parallel 和 delayed是为了使⽤多线程处理# 使⽤前需要安装joblib：pip install joblib# img_stack的shape为：num, h, w# 是三维的图像，可以理解为是num张⼆维的图像组成# mask是⽤来保存最后的结果的mask = np.ones_like(img_stack)for i in range(num):# 阈值化_, binaryzation = cv2.threshold(img_stack[i], 5, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 找到所有的轮廓contours, _ = cv2.findContours(binaryzation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)area = []# 找到最⼤的轮廓for k in range(len(contours)):area.append(cv2.contourArea(contours[k]))max_idx = np.argmax(np.array(area))# cv2.fillContexPoly(mask[i], contours[max_idx], 0)# 填充最⼤的轮廓cv2.drawContours(mask[i], contours, max_idx, 0, cv2.FILLED)del area# 保存def _write_mask(mask, i):Image.fromarray(mask.astype(np.uint8)*255).save(os.path.join(path, 'm%d.png' % i))# 使⽤多线程进⾏保存num_cores = 10parallel = Parallel(n_jobs=num_cores, backend='threading')parallel(delayed(_write_mask)(mask[i, :, :], i) for i in range(0, num))之前偷懒直接将项⽬⾥⾯的代码段扣下来放在这⾥，误导了⼤家，抱歉这次我重新放⼀个完整版本，希望对⼤家有所帮助~~代码在python 3.7.6 和opencv-python 4.3.0下测试成功import cv2import numpy as np# 以灰度⽅式读取图像img = cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)mask = img.copy()# ⼆值化，100为阈值，⼩于100的变为255，⼤于100的变为0# 也可以根据⾃⼰的要求，改变参数：# cv2.THRESH_BINARY# cv2.THRESH_BINARY_INV# cv2.THRESH_TRUNC# cv2.THRESH_TOZERO_INV# cv2.THRESH_TOZERO_, binaryzation = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 找到所有的轮廓contours, _ = cv2.findContours(binaryzation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)area = []# 找到最⼤的轮廓for k in range(len(contours)):area.append(cv2.contourArea(contours[k]))max_idx = np.argmax(np.array(area))# 填充最⼤的轮廓mask = cv2.drawContours(mask, contours, max_idx, 0, cv2.FILLED)# 保存填充后的图像cv2.imwrite('masked.png', mask)输⼊图像：输出图像：到此这篇关于python opencv 找出图像中的最⼤轮廓并填充(⽣成mask)的⽂章就介绍到这了,更多相关opencv最⼤轮廓内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

python 边缘轮廓查找方法
在Python中，边缘轮廓的查找通常使用OpenCV库来实现。

OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，提供了丰富的
图像处理工具。

以下是一些常用的边缘轮廓查找方法：
1. Canny边缘检测，Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它在OpenCV中有内置的函数实现。

该算法通过多步骤来检测图
像中的边缘，包括高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和双阈值处理。

你可以使用OpenCV中的cv2.Canny()函数来实现Canny边缘检测。

2. Sobel边缘检测，Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，
它可以通过计算图像的梯度来检测边缘。

在OpenCV中，你可以使用cv2.Sobel()函数来应用Sobel算子进行边缘检测。

3. Laplacian边缘检测，Laplacian算子也是一种常用的边缘
检测算子，它可以通过计算图像的二阶导数来检测边缘。

在OpenCV 中，你可以使用placian()函数来应用Laplacian算子进行
边缘检测。

4. 边缘轮廓检测，除了使用算子进行边缘检测之外，OpenCV
还提供了一些函数来直接查找图像中的轮廓。

例如，你可以使用
cv2.findContours()函数来查找图像中的轮廓，并使用
cv2.drawContours()函数将轮廓绘制在图像上。

以上是一些常用的Python中查找边缘轮廓的方法，你可以根据具体的需求选择合适的方法来实现边缘检测。

希望这些信息能够帮助到你。

Python实现图⽚查找轮廓、多边形拟合、最⼩外接矩形代码1、概述经常⽤到轮廓查找和多边形拟合等opencv操作，因此记录以备后续使⽤。

本⽂代码中的阈值条件对图⽚没有实际意义，仅仅是为了测试。

原图为：2、测试代码：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('/home/yasin/coffe.jpg')img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 255), 1)dWindow('Result of drawContours', 0)cv2.imshow('Result of drawContours', img)cv2.waitKey()cnt = 0for i in range(len(contours)):arclen = cv2.arcLength(contours[i], True)epsilon = max(3, int(arclen * 0.02)) # 拟合出的多边形与原轮廓最⼤距离，可以⾃⼰设置，这⾥根据轮廓周长动态设置approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], epsilon, False) # 轮廓的多边形拟合area = cv2.contourArea(contours[i]) # 计算⾯积rect = cv2.minAreaRect(contours[i])box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) # 计算最⼩外接矩形顶点h = int(rect[1][0])w = int(rect[1][1])if min(h, w) == 0:ration = 0else:ration = max(h,w) /min(h,w) # 长宽⽐# 对长宽⽐，轮廓⾯积，拟合出的多边形顶点数做筛选if ration < 10 and area > 20 and area < 4000 and approx.shape[0] > 3 :# 对满⾜条件的轮廓画出轮廓的拟合多边形cv2.polylines(img, [approx], True, (0, 255, 0), 1)dWindow('Result of filtered', 0)cv2.imshow('Result of filtered', img)cv2.waitKey()画出的所有轮廓：在原轮廓基础上画出筛选后的轮廓（绿⾊部分，没有实际意义）：补充知识：OpenCV python 轮廓(连通域)最⼩外接圆形原图:[cc.jpg]import cv2import numpy as npdef main():# 1.导⼊图⽚img_src = cv2.imread("cc.jpg")# 2.灰度化,⼆值化img_gray = cv2.cvtColor(img_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 3.连通域分析img_bin, contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bin,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 4.获取最⼩外接圆圆⼼半径center, radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0])center = np.int0(center)# 5.绘制最⼩外接圆img_result = img_src.copy()cv2.circle(img_result, tuple(center), int(radius), (255, 255, 255), 2)# 6.显⽰结果图⽚cv2.imshow("img_src", img_src)cv2.imshow("img_result", img_result)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':main()处理结果:[img_sult.jpg]以上这篇Python实现图⽚查找轮廓、多边形拟合、最⼩外接矩形代码就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。

OpenCV+python轮廓OpenCV中的轮廓1.1什么是轮廓轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在⼀起的曲线，具有相同的颜⾊或者灰度。

轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有⽤。

为了准确，要使⽤⼆值化图像。

需要进⾏阀值化处理或者Canny边界检测。

查找轮廓的函数会修改原始图像。

如果之后想继续使⽤原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。

在OpenCV中，查找轮廓就像在⿊⾊背景中超⽩⾊物体。

你应该记住，要找的物体应该是⽩⾊⽽背景应该是⿊⾊。

如何在⼀个⼆值图像中查找轮廓。

函数cv2.findContours()有三个参数，第⼀个是输⼊图像，第⼆个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似⽅法。

返回值有三个，第⼀个是图像，第⼆个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。

轮廓（第⼆个返回值）是⼀个Python列表，其中储存这图像中所有轮廓。

每⼀个轮廓都是⼀个Numpy数组，包含对象边界点（x，y）的坐标。

1.2怎样绘制轮廓函数cv2.drawContours()可以被⽤来绘制轮廓。

它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。

它的第⼀个参数是原始图像，第⼆个参数是轮廓，⼀个python列表，第三个参数是轮廓的索引（在绘制独⽴轮廓是很有⽤，当设置为-1时绘制所有轮廓）。

接下来的参数是轮廓的颜⾊和厚度。

在⼀幅图像上绘制所有的轮廓：import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('1024.jpg')imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)image ,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#绘制独⽴轮廓，如第四个轮廓#imag = cv2.drawContour(img,contours,-1,(0,255,0),3)#但是⼤多数时候，下⾯⽅法更有⽤imag = cv2.drawContours(img,contours,3,(0,255,0),3)while(1):cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('imgray',imgray)cv2.imshow('image',image)cv2.imshow('imag',imag)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()1.3轮廓的近似⽅法之前提到轮廓是⼀个形状具有相同灰度值的边界，它会存储形状边界上所有的（x,y）坐标。