首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从openCV - findContours where Y=39中提取X或元组值

从"openCV - findContours where Y=39"中提取X或元组值的方法如下:

  1. 首先,我们需要了解openCV和findContours的概念和作用:
    • openCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
    • findContours是openCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。
  • 接下来,我们需要理解"openCV - findContours where Y=39"这个表达式的含义:
    • 这个表达式表示在使用findContours函数时,限制轮廓的Y坐标为39。
  • 要从这个表达式中提取X或元组值,可以按照以下步骤进行:
    • 使用openCV库加载图像。
    • 将图像转换为灰度图像,以便进行轮廓查找。
    • 使用findContours函数查找轮廓,并将结果保存在一个变量中。
    • 遍历轮廓结果,检查每个轮廓的Y坐标是否为39。
    • 如果Y坐标为39,则提取该轮廓的X坐标或元组值。
  • 以下是一个示例代码,展示了如何从"openCV - findContours where Y=39"中提取X或元组值:
代码语言:txt
复制
import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用findContours函数查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓结果
for contour in contours:
    # 获取轮廓的边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 检查Y坐标是否为39
    if y == 39:
        # 提取X坐标或元组值
        print("X:", x)
        print("Tuple:", (x, y, w, h))

在这个示例代码中,我们使用了Python和openCV库来实现从"openCV - findContours where Y=39"中提取X或元组值的功能。请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云图像处理(https://cloud.tencent.com/product/ti)
  • 腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  • 腾讯云物联网(https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer)
  • 腾讯云移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mobdev)
  • 腾讯云存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  • 腾讯云区块链(https://cloud.tencent.com/product/baas)
  • 腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/mu)

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python OpenCV findContours()函数与drawContours()函数用法

我用的Python3.6,OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样,OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。 本文说白了就是个简单的查找轮廓,并且绘制轮廓。...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。而返回根据OpenCV版本不同也不一样,但这俩个版本都会返回一个元组。...OpenCV2.x版本第一个元素是轮廓,,而在OpenCV3.x中第二个才是轮廓。这个轮廓是一个列表,每个列表元素代表着一个轮廓。 cv2.findContours()第二个参数有什么用?...而在OpenCV有哪些参数可选呢? RETR_LIST 解释的角度来看,这中应是最简单的。它只是提取所有的轮廓,而不去创建任何父子关系。...) #提取轮廓 contours = h[0] #打印返回,这是一个元组 print(type(h)) #打印轮廓类型,这是个列表 print(type(h[1])) #查看轮廓数量 print (len

2.1K30
  • 前端 + AI —— 走进无码时代

    样式提取方案 本文基于OpenCV-Python实现图像的样式检测,主要分为三步: 1. 图片检测并分离组件区域; 2. 基于组件区域进行形状检测; 3. 对符合规则形状的组件进行样式计算。 1....代码实现 def extract(img, rect): """输入框选区,输出GrabCut遮罩""" x, y, w, h = rect roi_img = img[y:y+h, x:x...这里采用的是Canny边缘检测来得到图像边缘图,再通过Suzuki85算法cv2.findContours图像边缘提取外轮廓。...rx - x - w / 2) < th) & (abs(ry - y - h / 2) < th) ) 通过这一步,我们筛选出属于矩形圆形的组件,以及组件的宽高、圆形以及对应的半径...其中外轮廓的提取直接复用前面的cv2.findContours方法,输入色块,输出外轮廓填充图。

    1.2K30

    基于OpenCV修复表格缺失的轮廓--如何识别和修复表格识别中的虚线

    如果是整个文档,并且表格周围有文字,则需要首先识别该表格,然后图像提取出表格的部分。...然后将这些框与四个xy,宽度,高度一起存储在列表框中。...= np.min(xs) min_y = np.min(ys) max_y = np.max(ys) max_x = np.max(xs) 现在使用存储的来了解表的位置。...最小y可用于获取表的最上一行,该行可以视为表的起点。x的最小是表格的左边缘。要获得近似大小,我们需要检索最大y,该是表底部的单元格行。最后一行的y表示单元格的上边缘,而不是单元格的底部。...max_y: max_y_height = b[3] #Retrieve width where x is maximum (rightmost edge, last column of

    4.6K10

    基于OpenCV修复表格缺失的轮廓--如何识别和修复表格识别中的虚线

    如果是整个文档,并且表格周围有文字,则需要首先识别该表格,然后图像提取出表格的部分。...然后将这些框与四个xy,宽度,高度一起存储在列表框中。...= np.min(xs)min_y = np.min(ys)max_y = np.max(ys)max_x = np.max(xs) 现在使用存储的来了解表的位置。...最小y可用于获取表的最上一行,该行可以视为表的起点。x的最小是表格的左边缘。要获得近似大小,我们需要检索最大y,该是表底部的单元格行。最后一行的y表示单元格的上边缘,而不是单元格的底部。...: max_y_height = b[3]#Retrieve width where x is maximum (rightmost edge, last column of table)

    4.3K20

    基于OpenCV的特定区域提取

    今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python图像中提取感兴趣区域(ROI)。 在之间的文章中,我们完成了图像边缘提取,例如从台球桌中提取桌边。...今天我们的任务是包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中,例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此,让我们查看输入图像开始。...现在,我们可以使用OpenCV函数“ findContours()”提取该图像中的轮廓,并仅选择具有以下属性的轮廓: 1. 几何形状是圆形椭圆形 2....面积大于某个阈值(在此示例中,7000可以正常工作)。 对于第一部分,我们将使用OpenCV的“ boundingRect()”检测每个轮廓的边界矩形,并检查纵横比(高宽比)是否接近1。...对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments()”函数,然后使用以下公式计算中心 XY坐标: center_x,center_y =(int(M [“ m10”] / M [”

    2.9K30

    总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

    今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python图像中提取感兴趣区域(ROI)。 在之间的文章中,我们完成了图像边缘提取,例如从台球桌中提取桌边。...今天我们的任务是包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中,例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此,让我们查看输入图像开始。...现在,我们可以使用OpenCV函数“ findContours()”提取该图像中的轮廓,并仅选择具有以下属性的轮廓: 1. 几何形状是圆形椭圆形 2....面积大于某个阈值(在此示例中,7000可以正常工作)。 对于第一部分,我们将使用OpenCV的“ boundingRect()”检测每个轮廓的边界矩形,并检查纵横比(高宽比)是否接近1。...对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments()”函数,然后使用以下公式计算中心 XY坐标: center_x,center_y =(int(M [“ m10”] / M [”

    4.1K20

    讲解opencv检测黑色区域

    讲解OpenCV检测黑色区域在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。...y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)显示结果图像...= y - slope * x # 计算车道线的起始点和结束点 y1 = image.shape[0] y2 = int(y1 * 0.6) x1 = int((y1...thresh:阈值,用于将像素进行二分。根据不同的阈值类型,它可以是一个具体的阈值或者是一个阈值范围。maxval:设置像素大于小于阈值时的输出。...图像分割:根据不同的阈值,将图像分割成不同的区域,用于提取感兴趣的目标区域。边缘检测:通过选择合适的阈值,可以提取出图像中的边缘特征,用于目标检测和图像分析。

    53810

    讲解python图像边缘检测

    (blurred, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)# 计算梯度幅和方向gradient_magnitude = cv2.magnitude(gradient_x, gradient_y...)gradient_direction = cv2.phase(gradient_x, gradient_y, angleInDegrees=True)非极大抑制:在计算梯度幅和方向之后,需要对图像进行非极大抑制...pythonCopy code# 边缘连接edges = cv2.dilate(edges, None)示例代码下面是一个完整的示例代码,用于演示如何使用Python和OpenCV进行Canny边缘检测...然后,我们应用高斯滤波和Canny边缘检测算法来提取图像的边缘。接下来,我们使用轮廓检测函数cv2.findContours()找到边缘的轮廓,并将其绘制到原始图像上。...可以是一个整数,表示正方形核的边长,或者是一个(height, width)的元组表示矩形核的尺寸。尺寸必须是正奇数。sigmaX: X方向上的高斯核标准差。如果为0,则根据ksize自动计算。

    28810

    【图像配准】使用OpenCV进行多图配准拼接

    图像拼接创建步骤 通常来说,根据多个图像创建全景图的步骤为以下几步: 检测两张图像的关键点特征(DoG、Harris等) 计算不变特征描述符(SIFT、SURFORB等) 根据关键点特征和描述符...OpenCV实践 OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知...y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(mask, (x, y), (x + w, y + h), 255, -1)...y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 使用该范围坐标对原图进行裁剪 stitched = stitched[y:y + h, x:x +...[2]你相机里的全景图是如何实现的 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83225676 [3]PyImageSearch学习笔记三(使用Opencv拼接全景地图二)https

    3.5K20

    opencv 实现特定颜色线条提取与定位操作

    本篇文章通过调用opencv里的函数简单的实现了对图像里特定颜色提取与定位,以此为基础,我们可以实现对特定颜色物体的前景分割与定位,或者特定颜色线条的提取与定位 主要步骤: 将RGB图像转化为HSV,H...第三个参数method为轮廓的近似办法 cv2.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 cv2...x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [cv2.boundingRect(c) for c in contours] for box in boxes...: x, y, w, h = box #绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (153, 153, 0), 2)...以上这篇opencv 实现特定颜色线条提取与定位操作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。

    4.2K10

    opencv 图像轮廓的实现示例

    注意问题 1.对象为二图像,首先进行阈值分割或者边缘检测。 2.查找轮廓需要更改原始图像,通常使用原始图像的一份进行拷贝。 3.在opencv里,是黑色背景里找白色。...img=cv.resize(img,(y//2,x//2)) #将图片二化,由于前景物体是黑色的,因此在二化时采用cv.THRESH_TOZERO_INV这种方式 ret,thresh=cv.threshold...y=img.shape img=cv.resize(img,(y//2,x//2)) #将图片二化,由于前景物体是黑色的,因此在二化时采用cv.THRESH_TOZERO_INV这种方式 ret,thresh...y=img.shape img=cv.resize(img,(y//2,x//2)) #将图片二化,由于前景物体是黑色的,因此在二化时采用cv.THRESH_TOZERO_INV这种方式 ret,thresh...到此这篇关于opencv 图像轮廓的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像轮廓内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

    1.3K31

    OpenCV 轮廓检测

    ",result);  还要注意提取轮廓的方法还有很多种,比如CV_RETR_LIST代表所有轮廓 [cpp] view plain copy findContours(image, ...具体参考contours.c这个demo method为轮廓的近似办法 CV_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 CV_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 CV_CHAIN_APPROX_TC89...findContours后会对输入的2图像改变,所以如果不想改变该2图像,需创建新mat来存放,findContours后的轮廓信息contours可能过于复杂不平滑,可以用approxPolyDP...= m10 / m00,y = m01 / m00。

    79520

    OpenCV玩九宫格数独(一):九宫格图片中提取数字

    要得到实实在在的数字,我们需要做的是对图片上的数字进行提取和识别。本文先说第一步,图片中数字的提取。 在一年之前,我曾用 C++ 尝试过 opencv 解数独,但由于当时水平有限,未能完成。...2.本次所用方法 在仔细研究了 opencv 轮廓提取函数findContours()之后,发现利用轮廓的层级结构会更加简单。作为本节最主要的函数,有必要稍微多说几句。...别忘了我们本节的目的是要提取数字,什么样的轮廓包含数字? 一般来说经过前面的阈值分割得到二图像,然后图像中提取的轮廓是这样的。...= -1: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours[boxes[j][2]]) number_boxes.append([x,y,w,h]...) number_boxes.append([x,y,w,h]) img = cv2.rectangle(img,(x-1,y-1),(x+w+1,y+h+1),(0,0,255

    6.4K20

    OpenCV与图像处理(二)

    本章节的主要内容是图像分割,包括以下几点内容: 1、阈值二化 2、Canny算子 3、Sobel算子 4、Laplace算子 以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行...---- 1、阈值二化 阈值二化,就是将图像上的像素点的灰度设置为0255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。灰度0:黑,灰度255:白。...(threshold_binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #提取轮廓 contours = h[0] #打印返回,这是一个元组 print...(cannyImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取轮廓 contours = h[0] #打印返回,这是一个元组 print(type(h)) #打印轮廓类型...sobelx_img = cv2.convertScaleAbs(x) # sobel 竖直方向边缘检测 y = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16S,0,1,ksize=3) # 将像素点进行绝对计算

    62520

    【深度学习】实例第二部分:OpenCV

    图片中提取特定颜色 import cv2 import numpy as np im = cv2.imread(".....因此,对象必须是白色的,背景必须是黑色的 在OpenCV 4.x中,函数cv2.findContours()仅有两个返回 绘制轮廓:drawContours函数 语法格式:image=cv2.drawContours...:是灰度图像轮廓 返回: retval:表示返回的矩形边界的左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽度和高度 x, y, w, h: 矩形边界左上角顶点的x坐标、y坐标、宽度、高度 """ 代码: #...y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0]) # 计算矩形包围框的x,y,w,h print("x:", x, "y:", y, "w:", w, "h:", h)...# 绘制矩形包围框 brcnt = np.array([[[x, y]], [[x + w, y]], [[x + w, y + h]], [[x, y + h]]]) cv2.drawContours

    1.7K10

    基于OpenCV的车辆变道检测

    本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道!...y,w,h) in cars: roi = cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) #ROI is region of interest...腐蚀算子在内核区域上具有局部最小的作用。腐蚀用于减少图像中的斑点噪声,斑点会图像中的对象边界腐蚀掉。膨胀具有局部最大运算符的作用。...边缘检测 诸如canny边缘检测器之类的算法用于查找将图像中的边缘像素,但是由于我们无法融合某些点和边缘,因此它无法找到实际对象,在这里我们可以使用OpenCV中的cv2.findContours()实现轮廓的查找...y] = cv2.fitLine(cnt, cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01) lefty = int((-x*vy/vx) + y) righty = int(((cols-x)*vy/

    1.3K10

    python 基于opencv 绘制图像轮廓

    这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例,帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像,感兴趣的朋友可以了解下 图像轮廓概念 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形...寻找轮廓的操作一般用于二图像,所以通常会使用阈值分割Canny边缘检测先得到二图。...opencv找出图像轮廓 使用cv.findContours()寻找轮廓: import cv2 as cvimport numpy as np img = cv.imread('j.png')img_gray...)) 参数2:轮廓的查找方式,一般使用cv.RETR_TREE,表示提取所有的轮廓并建立轮廓间的层级。...函数有2个返回,hierarchy是轮廓间的层级关系,这个不用理会。我们主要看contours,它就是找到的轮廓了,以链表形式存储,记录了每条轮廓的所有像素点的坐标(x,y)。 ?

    1.9K11
    领券