Python通过通过OpenCV的的findContours获取轮廓并切割实例 获取轮廓并切割实例 主要介绍了Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下 1 获取轮廓 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 其中，findContours的第二个函数很重要，主要分为 cv2.RETR_LIST, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_CCOMP, cv2.RETR_EXTERNAL，具体含义可参考官方文档 2 画出轮廓 画出轮廓 为了看到自己画了哪些轮廓，可以使用 cv2.boundingRect()函数获取轮廓的范围，即左上角原点，以及他的高和宽。然后用 cv2.rectangle()方法画出矩形轮廓 for i in range(0,len(contours)): x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i]) cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (153,153,0), 5) 3切割轮廓 切割轮廓 轮廓的切割主要是通过数组切片实现的，不过这里有一个小技巧：就是图片切割的w,h是宽和高，而数组讲的是行（row）和 列（column） 所以，在切割图片时，数组的高和宽是反过来写的 newimage=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2] # 先用y确定高，再用x确定宽 nrootdir=("E:/cut_image/") if not os.path.isdir(nrootdir): os.makedirs(nrootdir) cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage) print (i) 这样就可以把确定的轮廓都切割出来了。 总结总结 以上就是本文关于Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友 可以继续参阅本站： python+opencv轮廓检测代码解析 轮廓检测代码解析 OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析 实现轮廓检测实例分析 如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！