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使用OpenCV计算多个轮廓的质心并在输出图像中显示坐标

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简介:
本项目运用Python的OpenCV库开发,旨在自动检测并标记图像中的多个对象轮廓,精确计算每个轮廓的几何中心(即质心),并将这些关键点的位置信息直接标注回原图或新生成的图像上。此功能有助于在计算机视觉应用中进行物体定位与跟踪分析。 利用OpenCV求取图像多轮廓的质心,并在输出图像上显示质心坐标。opencv可以用来提取目标的质心。

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  • 使OpenCV
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    本项目运用Python的OpenCV库开发,旨在自动检测并标记图像中的多个对象轮廓,精确计算每个轮廓的几何中心(即质心),并将这些关键点的位置信息直接标注回原图或新生成的图像上。此功能有助于在计算机视觉应用中进行物体定位与跟踪分析。 利用OpenCV求取图像多轮廓的质心,并在输出图像上显示质心坐标。opencv可以用来提取目标的质心。
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  • Python-OpenCV提取二值方法代码
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    本篇文章介绍了如何使用Python与OpenCV库来处理二值图像,包括提取图像中的轮廓以及计算并获取每个轮廓中心点的具体坐标。通过详细讲解相关函数的应用及其参数设置,帮助读者掌握高效准确地分析和操作图像数据的技巧。适合编程初学者及计算机视觉爱好者参考学习。 今天为大家分享一篇关于使用Python-OpenCV获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码示例,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章了解具体内容吧。
  • 使OpenCV代码
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    本段代码利用Python和OpenCV库实现对图像中对象质心位置的精确计算,并输出结果坐标。适用于目标跟踪、机器人视觉等领域。 简单质心算法的实现代码适用于Matlab环境,并且便于根据需求进行修改。可以直接使用这段代码开始实践。
  • Python-OpenCV提取二值方法与代码
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    本文章介绍了如何使用Python和OpenCV库来提取二值图像中的轮廓,并计算每个轮廓的几何中心。文中详细讲解了相关方法及提供完整代码示例,帮助读者掌握图像处理的基础技能。 在使用Python的OpenCV库获取二值图像轮廓及中心点坐标时,可以按照以下步骤进行: ```python groundtruth = cv2.imread(groundtruth_path)[:, :, 0] h1, w1 = groundtruth.shape contours, _ = cv2.findContours(groundtruth.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) != 1: # 轮廓总数不为1时,继续执行其他操作 continue M = cv2.moments(contours[0]) # 计算第一条轮廓的各阶矩,返回字典形式 center_x = int(M[m10] / M[m00]) # 中心点坐标计算(x) center_y = int(M[m01] / M[m00]) # 中心点坐标计算(y) # center_x 和 center_y 即为轮廓的中心点坐标 ``` 此代码段首先读取二值图像并获取其尺寸,然后查找所有外部轮廓。如果找到的轮廓数量不等于1,则继续执行其他操作。接着,它会利用`cv2.moments()`函数计算第一条轮廓的所有矩,并根据这些矩来确定该轮廓中心点的具体坐标(center_x, center_y)。
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  • UE5.4.2 使OpenCVUI
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