import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
contoursImg.append(temp)
cnt=contours[i]
mask=np.zeros(gray.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)#绘制图像空心轮廓
pixelpoints=cv2.findNonZero(mask)#计算位置信息
print("pixelpoints.shape=",pixelpoints.shape)
print("pixelpoints=\n",pixelpoints1)
cv2.imshow("mask",mask)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
pixelpoints.shape= (9129, 1, 2) pixelpoints= [[ 9 217] [ 9 218] [ 9 219] ... [115 225] [115 226] [115 227]]
算法:实心轮廓是通过获取特定对象的掩模图像及其对应的像素点位置信息来获取实心轮廓,应用在图像噪声消除等领域。
pixelpoints=cv2.findNonZero(mask)
注意:掩模图像是蒙版图像的一种特例。函数cv2.drawContours()的轮廓宽度参数thickness设置不为-1,即获取图像的空心轮廓。如果掩码某个位置为0,表示此位置上的操作不起作用,如果掩码某个位置不为0,表示此位置上的操作会起作用。
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