opencvpython函数，opencv contrib python

OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓

1、查找轮廓（find_contours)measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。

2、轮廓近似 这会把轮廓形状近似成别的边数少的形状，边数由我们指定的精确度决定。这是Douglas-Peucker算法的实现。

3、近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。其中sift.detectAndCompute()函数返回kp，des。

4、轮廓提取：从边缘点中提取轮廓。使用轮廓提取算法，例如OpenCV库中的findContours函数，可以将边缘点连接起来，并得到一系列的轮廓。 轮廓描绘：将提取到的轮廓进行描绘。

5、或者采用自适应阈值算法，如cvadaptiveThreshold（）函数，根据局部区域的像素值确定阈值。提取轮廓：使用cvfindContours（）函数提取图像中的轮廓，可以根据轮廓的形状、大小等特征进行筛选，选择合适的轮廓。

相关问答

Q1: 怎么在python中使用cv2.cvtcolor

python将图处理成16灰阶方法如下：首先使用cv2imread函数读取图像。其次使用cv2cvtColor函数将图像转换为16灰阶，其中cv2COLORBGR2GRAY表示转换的颜色空间。

可以使用Python版的opencv 来实现。

import cv2 face_cascade = cvCascadeClassifier(r./haarcascade_frontalface_default.xml)里卖弄的这个xml文件，就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。

Q2: Python-opencv识别铅笔缺陷?

你好，你可以考虑用先将图变成灰度图，然后再处理。另外python+opencv在图片识别中效果很不错。

三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。说明：1 环境：pythonopencv3和matplotlib3。2 图片：来自品阅网正版免费图库。

可以先升级你的pip，另外看看你的版本是否匹配，包括py版本和32位64位。关于python下使用opencv读取图像。

首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。

下面所有的例子中的代码在OpenCV安装目录下的samples/cpp下面都能找到，所有的代码商用或者学习都是免费的。人脸识别Face Recognition对人类来说，人脸识别很容易。文献[Tu06]告诉我们，仅仅是才三天的婴儿已经可以区分周围熟悉的人脸了。

Q3: 【python】opencv库中cv2.findContours()和cv2.drawContours()函数

标记缺陷：对被分类为缺陷的轮廓进行标记，可以使用OpenCV中的cvrectangle()函数绘制矩形框或者使用cvdrawContours()函数绘制轮廓。显示结果：使用OpenCV中的cvimshow()函数显示结果图像，或者将结果保存到文件中。

cvfindcontours() 函数中有三个参数， 第一个是源图像 第二个是轮廓检索模式 第三个是轮廓近似方法 它输出图像、轮廓和层次。轮廓是图像中所有轮廓的python列表。

opencv中一个白色长条中间有黑色截断，提取出中间的黑色截断的方法为：在opencv中，使用cvinRange()函数将白色部分二值化为白色，黑色部分二值化为黑色。

使用 OpenCV 的cvdrawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

获取物体坐标：在OpenCV中使用图像处理算法识别出物体，并获取其在图像中的坐标。可以通过函数cvfindContours()、cvboundingRect()等获取物体的坐标。

Q4: python怎样通过opencv调用摄像头?

1、Import cv2，cap = cvVideoCapture(0)，ret，frame = cap.read()，cvimwrite(a.png，frame)，调用摄像头并输出图像即可。

2、确认URL地址正确性：首先，请确保URL地址是正确的，可以使用浏览器进行测试。检查防火墙和网络设置：如果摄像头在内部网络中，需要确保计算机可以访问该网络并且防火墙不会阻止访问。

3、可以使用pip命令在终端中安装OpenCV库：pipinstallopencv-python。打开摄像头：使用OpenCV库中的VideoCapture()函数打开摄像头。读取摄像头帧：使用OpenCV库中的read()函数读取摄像头帧。

4、其次，在python环境下可以使用cv2模块来识别USB相机。使用cv2模块，可以获取相机列表，然后通过cv2- VideoCapture函数可以读取相机的图像和识别摄像头。最后，需要显示USB相机的实时状态，也可以使用python的环境。

5、首先 去设备管理器查看硬件运行是否正常，或者使用其他调用摄像头的程序测试，如360魔法摄像头，微信、qq视频等。然后 ，使用opencv调用摄像头。

6、插入双目摄像头，到lenovo x220笔记本usb口 3，程序 程序使用方法 ：默认是右摄像头画面，按1是左面图，按2是右面图，按3是红蓝滤光片眼镜立体图，按4是双目立体图。下图是双目立体图。

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