使用OpenCV的findContours函数查找轮廓，当参数为CV_RETR_LIST时，查找到的轮廓不建立等级关系，也就是当前模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓的位置关系，所以当图中存在环形轮廓内外嵌套时

算子'''contours:轮廓信息hierarchy：层级信息'''contours,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_NONE

opencv中findContours方法解析，以及在Python和C++中的应用和分析python:cv2.findContours(img,mode,method)mode:轮廓检索模式RETR_EXTERNAL

目录轮廓检测具体实现寻找轮廓cv2.findContours()函数输入参数：返回值画出轮廓cv2.drawContours（）函数输入参数：返回值画单一轮廓时只出现了单一像素点轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的

1.轮廓轮廓是指图像中图形或物体的外边缘线条，opencv提供的findContours（）方法通过计算图像梯度来判断图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回contours,hierarchy=cv.findContours

importcv2ascv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if__name__=="__main__":#图像轮廓识别步骤#1.导入图片img=cv2.imread(r'E:\iu.png

原程序importcv2importnumpyasnpdefcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#读取图像img=cv2.imread('contours.png')cv_show('contours',img)#灰度化和二值化gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COL

Opencv边缘检测、轮廓发现、绘制轮廓提取图像轮廓的2个步骤1、findContours函数找轮廓，2、drawContours函数画轮廓轮廓的查找——cv::findContours()函数cv::

问：边缘检测与轮廓检测有什么区别？边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。而轮廓提取的目的是提取出目标物体的轮廓，轮廓可能是边缘的一部分，轮廓检测会常常用到边缘检测算法。轮廓通常都闭环的，即图像上

轮廓简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours

一、利用findContours函数函数中的第三个参数，hierarchy，定义为“vectorhierarchy”，是一个能表示层级关系的附加参数，定义为：hierarchy[i][0]表示同级的下一个轮廓的索引号

参考：https://blog.csdn.net/qq_39197555/article/details/1089979331.使用cv::findContours()进行二值图像的轮廓寻找其参数如下：

文章目录前言一、函数介绍1、HoughLinesP2、HoughCircles3、findContours4、drawContours二、演示1、GUI2、代码实现总结前言越来越多的开发人员选择基于开源的

代码有一些转义字符的乱码，使用3.0API后有些问题，由于findContours不同版本返回值不同，我小修改了一下，可以完美运行于PC机带的摄像头，由于没有红外和辅助设备测距

c,h=cv.findContours(dilated,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)运行时出现错误：ValueError:toomanyvaluestounpack

OpenCVPython轮廓层次【目标】学习轮廓的层次关系在前几个课程里面，学习了cv2.findContours()函数,传递了参数ContourRetrievalMode.通常是cv.RETR_LISTorcv.RETR_TREE

参考参考轮廓的基本概念在OpenCV中，可以通过cv::findContours()函数，在灰度图中寻找轮廓。

opencv在提取轮廓时，C/C++有两种方式，有些许不同，结合查找的资料和补充，做个小笔记；功能，提取满足一定面积阈值和宽高比例的轮廓；主函数staticintgetContoursByC(char*Imgname,doubleminarea=100,doublewhRatio=1);staticintgetContoursByCplus(char*Imgname,doubleminarea=0

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言上来先说直白的说一下错误原因：findContours（）函数原本是只有两个返回值的，但是现在更新成三个返回值了一、findContours

前些日子重新配置了vs+opencv，在查找连通域的时候findcontours崩溃了，网上搜寻了各种解决方案之后都没有得到完美解决，经过尝试，测试和各种搜索可能的原因，这个应该是findcontours

cv2.findContours()cv2.fitEllipse()OpenCV读取图片时，可以直接将图片存为矩阵，这样就很好操作。这

为此，我们需要OpenCV的cv2.findContours()函数，并且我们将使用cv2.drawContours()函数在图像上绘制边缘。轮廓是形状的轮廓或边界。

findContours发现轮廓findContours(InputOutputArraybinImg,//输入8bit图像，0值像素值不变，非0的像素看成1；（变为二值图像）OutputArrayOfArrayscontours

当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。

原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-python-findcontours-drawcontours返回Opencv-Python教程图像轮廓用来描述图像中连续的点，

使用cv2.findContours(),cv2.drawContours()【概述】轮廓简单的说就是一个连接了很多连续点（沿着边界）的曲线，有相同的颜色和亮度。

今天又又又遇到问题了，问题如下：ValueError:notenoughvaluestounpack(expected3,got2)原因是cv2.findContours的opencv旧版本返回3个值：

opencvValueError:notenoughvaluestounpack(expected3,got2)操作#找出所有轮廓binary,contours,hierarchy=cv.findContours

cv2.findContours()函数cv2.findContours(image,mode,method[,contours[,hierarchy[,offset]]])其中第一个参数是需要寻找轮廓的图像

报错Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/Desktop/GMM/GMM.py",line22,inim,contours,hierarchy=cv2.findContours

python调用cv2.findContours时报错：ValueError:notenoughvaluestounpack(expected3,got2)OpenCV旧版，返回三个参数：im2,contours

image,contours,hierarchy=cv2.findContours(cv2.cvtColor(mask2,cv2.COLOR_BGR2GRAY),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE

目录一、安装cv2,ImportError:libGL.so.1:cannotopensharedobjectfile报错问题解决方法：cv2.findContours()相关参数：二、安装keras三

问题：在调用cv2.findContours函数时出现如下错误：ValueError:notenoughvaluestounpack(expected3,got2)意思是要求三个参数，但是函数只返回两个参数

问题描述在importcv2包调用findContours函数时binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL

cv2.imread("",0)#0代表灰度化t,img1=cv2.threshold(img,30,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化contours,hierarchy=cv2.findContours

cv2.findContours(img,mode,method)mode:轮廓检索模式RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓；RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；RETR_CCOMP

minAreaRect()函数返回矩形的注意点以及绘制minAreaRect()函数主要用来返回某个轮廓的最小包含矩形，可以是倾斜的，经常与findContours()配合使用，今天用到了觉得需要注意以下几点

1、图形轮廓contour轮廓计算需要先将图像二值化，然后从黑色背景上找到白色前景对象（一个个的闭环区域），OpenCV使用cv.findContours计算轮廓：#在二值图上计算contourcv.findContours

在代码移植时,Opencv的findContours()出现了报错问题通过查找资料发现是Opencv版本不同导致的,只需修改下列代码即可.opencv3.xcnts=cv2.findContours(edged.copy

该函数仅对轮廓有效cnt=get_region(cnt)contours,hierarchy=cv2.findContours(cnt,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE

查找图像的轮廓在图像处理及应用中扮演着重要的角色。那么什么是轮廓（contour）？《LearningOpenCV3》中给出的定义是这样的——轮廓即是以某种方式表示图像中的曲线的点的列表。这种表示可以根据实际的情形不同而不同。表示一条曲线的方式有很多种。OpenCV中，轮廓是由STL风格的vector=1，f(i,j+1)=0；//f(i,j)是孔边界的起始点然后从起始点开始，标记边界上的像素。在

一、前言通过借助cv2.findContours（）函数来获取轮廓的坐标，再对坐标进行排序从而画出外接矩形，再将坐标转存到XML文件中，实现目标检测数据集构建（VOC格式），并根据xml文件在原图画出矩形框验证转换结果

.COLOR_BGR2GRAY)img1=cv2.threshold(img1,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]img1_con=cv2.findContours

1、查找和绘制轮廓findContours会找到vector>contours;vectorhierarchy;f4=Mat::zeros(frame.rows,frame.cols,CV_8UC3);

我尝试了四种不同的方法：OpenCV枕头/枕头使用ImageMagick命令行撇渣形态方法1-OpenCV开放分割图像为灰度打开主图像作为灰度，并使颜色允许注释使用cv2.findContours()查找轮廓迭代等高线并使用

目录前言一、图像轮廓1.图像轮廓的概念2.查找图像轮廓3.cv2.findContours()函数4.绘制图像轮廓二、计算轮廓的面积及长度1.矩特征2.计算轮廓的面积3.计算轮廓的长度三、Hu特征四、轮廓拟合

你会看到这些函数：cv.findContours()，cv.drawContours()什么是轮廓？轮廓

OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。

画轮廓：1）运用cv2.findContours()函数importcv2#读取数据mupian=cv2.imread(r"图片地址，例：E:\dataset\train\image.jpg")#转化为灰度图像