python 使用opencv找轮廓
def find_counts(subtracted_img,img, cross_s_text, border_coord, ratio):# height, width = img.shape[:2]segmented_img = img.copy()contour_list = []#air_duct_img取灰度图。取二值gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, thresh1 = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)#subtracted_img取灰度图。取二值subtracted_img_gray = cv2.cvtColor(subtracted_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, thresh2 = cv2.threshold(subtracted_img_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)# thresh1减去thresh2subtracted = cv2.subtract(thresh1, thresh2)# canny检测得到边缘信息edges = cv2.Canny(subtracted, 20, 255)# cv2.imwrite(img_path_temp + '_edges.png', edges)# contours_tree=[]element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 9), (-1, -1))# 闭运算,连接有间隙的轮廓opened = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, element)# Find contoursif '3.4' in cv2.__version__:_, contours_tree, hierarchy = cv2.findContours(opened, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)else:contours_tree, hierarchy = cv2.findContours(opened, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 画轮廓
cv2.rectangle(segmented_img, (origin_entity_bbox[0], origin_entity_bbox[1]),(origin_entity_bbox[2], origin_entity_bbox[3]), (0, 0, 0), 1)# 轮廓填充
cv2.fillPoly(segmented_img, [hole], get_random_color())
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