git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision
1 # coding:utf8
2
3 import cv2
4 import numpy as np
5
6 # 创建一个200*200 的黑色空白图像
7 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
8 # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块
9 img[50:150, 50: 150] = 255
10
11 cv2.imshow("image", img)
12 # 二值化操作
13 ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
14 """
15 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, value, type)
16 参数:
17 src: 原图像
18 thresh: 阈值
19 value: 新值 大于或小于阈值的值将赋新值
20 type: 方法类型，有如下取值：
21 cv2.THRESH_BINARY 黑白二值
22 cv2.THRESH_BINARY_INV 黑白二值翻转
23 cv2.THRESH_TRUNC 得到多像素值
24 cv2.THRESH_TOZERO
25 cv2.THRESH_TOZERO_INV
26 返回值：
27 ret: 得到的阈值值
28 dst: 阈值化后的图像
29 """
30
31 # 得到 修改后的图像， 轮廓， 轮廓的层次
32 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(
33 thresh,
34 cv2.RETR_TREE,
35 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
36 )
37
38 """
39 img, contours, hierarchy = cv2.findContours(输入图像, 层次类型, 逼近方法)
40 参数：
41 输入图像： 该方法会修改输入图像，建议传入输入图像的拷贝
42 层次类型：
43 cv2.RETR_TREE 会得到图像中整体轮廓层次
44 cv2.RETR_EXTERNAL 只得到最外面的轮廓
45 逼近方法：
46
47 返回值：
48 img: 修改后的图像
49 contours: 图像的轮廓
50 hierarchy: 图像和轮廓的层次
51
52 """
53 # 原图像转换成bgr图像
54 color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
55 # 用绿色 在原图像上画出轮廓
56 img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0, 255, 255), 2)
57
58 cv2.imshow("contours", color)
59 cv2.waitKey()
60 cv2.destroyAllWindows()
