请问findContours函数有用到什么边缘检测算子吗?

流言终结者 2017-05-15 10:38:16
请问OpenCV中的findContours函数有用到什么边缘检测算子吗?
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zjh1443 2020-02-05
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shiter 2017-06-06
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引用 1 楼 swwllx 的回复:
http://blog.csdn.net/my88site/article/details/51804182
引用 2 楼 u012947309 的回复:
看了一下好像这个函数的参数都是关于contour的遍历方式和种类的参数。 比如4临还是8临。depth first还是width first。 如果你说的算子是图像处理方面的话,opencv可能就做了个自适应的图像二值化而已吧。
意思是用的是这篇论文? (Suzuki 1985) Suzuki, S. (1985). "Topological structural analysis of digitized binary images by border following." Computer Vision, Graphics, and Image Processing 30(1): 32-46.
赵4老师 2017-06-05
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提醒:OpenCV是开源的。
NoEdUl 2017-06-05
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看了一下好像这个函数的参数都是关于contour的遍历方式和种类的参数。 比如4临还是8临。depth first还是width first。 如果你说的算子是图像处理方面的话,opencv可能就做了个自适应的图像二值化而已吧。
三岁、就很帅 2017-05-16
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http://blog.csdn.net/my88site/article/details/51804182
import cv2 as cv import numpy as np def scan_edge_demo(img): gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv.GaussianBlur(gray,(3,3),0) scan_edge = cv.Canny(gray,60,150) return scan_edge def scan_contours(img): scan_edge =scan_edge_demo(img) aa,contours,b= cv.findContours(scan_edge,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv.drawContours(img,contours,-1,(0,255,255),thickness=4) cv.imshow("scan_contours",img) src = cv.imread("E:/opencv/picture/taijie.png") cv.imshow("inital_window",src) scan_contours(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 图片: 分析: 1.Opencv发现轮廓的函数原型为:findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy image参数表示8位单通道图像矩阵,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。 所以输入源需要二值化(threshold)处理或者边缘处理canny后才行 mode参数表示轮廓检索模式: ①CV_RETR_EXTERNAL:只检测最外围轮廓,包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。 ②CV_RETR_LIST:检测所有的轮廓,包括内围、外围轮廓,但是检测到的轮廓不建立等级关系,彼此之间独立,没有等级关系,这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。 ③CV_RETR_CCOMP:检测所有的轮廓,但所有轮廓只建立两个等级关系,外围为顶层,若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息,则内围内的所有轮廓均归属于顶层。 ④CV_RETR_TREE:检测所有轮廓,所有轮廓建立一个等级树结构,外层轮廓包含内层轮廓,内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。 method参数表示轮廓的近似方法: ①CV_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,即max (abs (x1 - x2), abs(y2 - y1) == 1。 ②CV_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,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。 ③CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。 contours参数是一个list,表示存储的每个轮廓的点集合。 hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号,如果没有对应项,则该值为负数。 offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。 2.Opencv绘制轮廓的函数原型为:drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image imgae参数表示目标图像。 contours参数表示所有输入轮廓。 contourIdx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓, 如果是负数,则绘制所有轮廓。 color参数表示轮廓的颜色。 thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细,如果是负数,则绘制轮廓内部。 lineType参数表示线型。 hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。 maxLevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0,则仅绘制指定的轮廓。 如果为1,则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2,则该函数绘制轮廓,所有嵌套轮廓,所有嵌套到嵌套的轮廓,等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。 offset参数表示可选的轮廓偏移参数,该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。 关于轮廓检测,什么的样的情况会被判断为轮廓呢? 答:因为在做轮廓检测之前需要进行二值化,所以对于图像的整个ROI区域只有黑白两个颜色,而下面两种情况会被检测作为轮廓: 1. 白色区域与黑色区域的边缘交接区域 2. 当背景为白色时,整个ROI区域的外边界就会被视为轮廓。(往往我们希望背景是黑色,所以如果出现这种情况时我们需要在二值化图像时对图像取反)。

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