opencv python教程简书,opencv-python是什么

　　这篇文章的标题是https://docs.opencv.org/3.4/D4/d73/tutorial _ py _等高线_ begin.html，原名是等高线：入门。

　　了解轮廓是什么，并学习如何找到轮廓，如何绘制轮廓和其他相关功能。Cv.findcontours(，cv.drawContours))什么是轮廓？等高线，或称“轮廓”，可以简单地解释为连接边界上所有连续点的曲线。轮廓对于形状分析、物体识别和检测非常有用。

　　注意事项：

　　为了提高准确性，请使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，必须从OpenCV 3.2应用阈值或canny边缘检测。findContours))方法不修改原始图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回给OpenCV，这样轮廓图像就可以从黑色背景中找到白色物体。所以，请记住，物体应该是白色的，黑色背景的例子如下。

　　importnumpyasnpimportcv 2 ASC vim=cv . im read( test.jpg )im gray=cv . CVT color(im，cv。COLOR_BGR2GRAY ) ret，TTT层次=cv.find contours (thresh，cv . retr _ tree . cv . chain _ approximate _ simple)cv . find其中contours是原图的所有轮廓。每个轮廓都是一个Numpy数组，由对象边界点的(x，y)坐标组成。

　　注意：

　　在OpenCV2中，cv.findcontours()的返回值只有轮廓和层次。如何绘制轮廓使用cv.drawContours来绘制轮廓。Cv.drawContours可以通过指定形状的边界点(坐标)来绘制任何形状。第一个参数是原始图像，第二个参数是包含所有轮廓(的坐标)的Python列表，第三个参数是轮廓索引。只有当你想画一个单一的轮廓的时候才有用。如果要画所有轮廓，请传-1。剩下的参数就是颜色，粗细等。

　　比如如下图。

　　#在一个图像中绘制所有轮廓cv.drawcontours(img，contours，-1，)0，255，0)，3)。例如，从0开始索引第四个轮廓cv.drawcontours) img，以下方法很有用：CNT=Contours [4] CV。DrawContours (img，[cnt]，0，)255，0)，3)轮廓逼近法这是cv.findContours)法的第一种方法。实践

　　你刚才说返回的轮廓存储了形状边界的(x，y)坐标。需要存储所有坐标吗？这是由轮廓近似方法指定的。

　　如果cv。通过CHAIN_APPROX_NONE _ none，所有边界点(的坐标)将被存储。但是你真的需要所有的点吗？比如想求一条直线的轮廓，是不是直线上的所有点都要代表这条直线？其实我们只有两点。这就是cv。CHAIN_APPROX_SIMPLE _ simple可以，因为它消除了所有冗余并压缩了轮廓，从而节省了内存。

　　下面的框图展示了这项技术。图表显示了cv的结果。chain _ approximate _ none，右图是cv的结果。chain _ approximate _ simple，可见右图所示方法大大节省了内存！

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