时间:2021-05-19
本文实例为大家分享了opencv提取轮廓大于某个阈值的图像,供大家参考,具体内容如下
#include "stdafx.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "stdio.h"#include"core/core.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char** argv){ const char* inputImage = "d:/3.jpg"; Mat img; int threshval =100; img = imread(inputImage,0); if (img.empty()) { cout << "Could not read input image file: " << inputImage << endl; return -1; } img = img >110; namedWindow("Img", 1); imshow("Img", img); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i>hierarchy; vector<Point> contour; Mat dst = Mat::zeros(img.rows, img.cols, CV_8UC3); findContours(img, contours,hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); int m=contours.size();//得到轮廓的数量 int n=0; for (int i =0;i<m;++i) { n=contours[i].size(); for (int j =0;j<n;++j) { contour.push_back(contours[i][j]);//读取每个轮廓的点 } double area = contourArea(contour); //取得轮廓面积 if (area>10)//只画出轮廓大于10的点 { Scalar color( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) ); drawContours( dst, contours, i, color, 1, 8, hierarchy ); } contour.clear(); } namedWindow("src", 1); imshow( "src", dst ); waitKey(); return 0;}左边为二值化的图像
右边为提取面积大于10的轮廓的图像
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。代码如下:importcv2ascvimportnump
本文实例为大家分享了Opencv处理图像之轮廓提取,使用cvfindContours对图像进行轮廓检测,供大家参考,具体内容如下#include#include
利用opencv来识别图片中的矩形。其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。1.对输入灰度图片进行高斯滤波2.做灰度直方图,提取阈值,做二值
图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像
基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测,通过判断车辆和行人的位置,以及他们之间的距离